基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。      

浅谈水泥稳定碎石基层裂缝的成因及防治措施

水泥稳定碎石基层具有很多优点,不仅强度高,而且水稳定性也非常好。然而,它的结合材料为水泥,对施工有非常高的要求,需要在良好的环境之下才能施工。一旦环境不好,就会产生裂缝。本文首先探析产生裂缝的原因,然后再探索防治措施,从而提高其质量。     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

基于食品中元素分析的前处理技术研究

在食品元素分析中,消解方法的选择对准确测定元素含量非常关键,不同的消解技术对不同样品的消解效果不一样,因此在选择消解方法的时候应充分考虑各种消解方法的原理及优缺点,从而建立最适合样品的前处理技术。本文将对干法灰化、湿法消解以及微波消解这三种最常见的消解方法,从原理、优缺点及应用进行简介,在试验过程中,根据样品类别、仪器、分析条件、分析要求、环境及环保等选择合适的前处理方法,提高检验效率和准确度。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

建筑工程中现浇钢筋混凝土板裂缝原因分析及其防治

在建筑施工过程中,现浇钢筋混凝土板裂缝的现象时有发生,施工过程不引起重视,严重的裂缝可能对施工进度和施工质量会造成很大的影响。