固溶处理对选区激光熔化Inconel 718合金组织与硬度的影响

利用选区激光熔化技术制备Inconel 718合金,对其在不同温度、时间和冷却条件下进行热处理。采用扫描电子显微镜、电子背散射衍射仪和显微硬度计研究不同热处理工艺条件下Inconel 718合金的微观组织与硬度。结果表明:当热处理温度为1 080℃时,沉积态合金中的束状亚结构消失、第二相含量减少,随着保温时间的延长,晶粒开始由非均匀柱状晶转变为再结晶晶粒,残余应力集中区和小角度晶界逐渐减少,并且形成11160°退火孪晶,硬度从292 HV降低至253 HV;当热处理温度为1 130℃时,沉积态合金中的非平衡组织全部发生再结晶,残余应力集中区基本消失,晶粒内部出现均匀的退火孪晶,硬度保持在220 HV左右;对于1 080℃/60 min热处理试样,随炉冷却方式的硬度高达431 HV,其较高的硬度主要与随炉冷却形成大量的亚结构和析出相有关。     

基于偏最小二乘回归方法的毛管压力曲线预测超致密砂岩储层渗透率

由于川西坳陷南部大邑构造须家河组三段超致密砂岩储层渗透率影响因素复杂,经分析、计算发现基于毛管压力曲线的多种经典渗透率预测模型预测精度不理想且存在一定的局限性。为提高超致密砂岩储层渗透率预测精度,在详细分析6种经典渗透率预测模型存在预测误差原因的基础上,优选特征参数,综合考虑孔喉半径、孔喉分布等多项渗透率影响因子,采用留一交叉验证法确定的模型最佳潜变量个数,应用偏最小二乘回归方法（PLSR）建立Winland-r5（PLSR）模型、Pittman（PLSR）模型、Swanson（PLSR）模型3类超致密砂岩储层渗透率预测模型,有效地解决了基于普通最小二乘回归方法（OLS）的渗透率预测模型面临众特征参数多重共线性、小样本不具备模型泛化能力的问题。结果表明,基于偏最小二乘回归方法的3类渗透率预测模型,预测超致密砂岩储层渗透率的误差明显降低,具备泛化能力强、预测精度高、适用性良好的优势。     

基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像缝洞表征

电成像的处理、解释大量依赖人工操作,存在缝洞表征困难等问题。人工操作不但效率低,而且还存在难以消除的人为误差。为此,提出一种基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像图像自动识别裂缝、溶蚀孔洞的方法。该方法基于电成像数据,结合Otsu算法与平均法分割阈值,从地层背景中分离裂缝、溶蚀孔洞信息,并应用连通域像素标记法提取独立的连通域缝洞个体;然后,搭建并训练改进的LeNet-5网络模型,以多种地质构造的图像特征为标准制备训练样本集,实现缝洞特征的自动识别;最后,结合常规测井曲线,利用训练后模型的识别结果对图像分类,利用识别和提取的裂缝、溶蚀孔洞结果准确计算有效面孔率等定量评价参数。通过测试模型和实际数据的应用,验证了方法的适用性和合理性。相较于电成像的人工处理手段,该方法能够提高精度（避免人为误差）和处理速度（15s/m）,训练模型针对测试集的预测准确率达97.8%,可为缝洞型储层的测井精细解释提供算法支撑。     

含钙质致密油储层电阻率校正及饱和度评价方法

电阻率是测井饱和度评价的基础,由于储层含钙质使电阻率增大,导致电阻率不能准确反映储层的含油性,使储层测井饱和度评价困难。针对此类问题,以岩石物理实验为基础,结合测井响应特征分析,建立含钙质储层饱和度评价方法：基于含钙质砂岩岩石体积物理模型,推导得到含钙质储层孔隙度计算模型;通过铸体薄片、X衍射、岩电实验等配套岩石物理实验,建立含归一化电阻率、声波时差及孔隙度等参数的钙质含量计算模型;在明确含钙质储层电阻率测井响应特征的基础上,对电阻率值进行钙质影响校正,建立考虑钙质含量的变参数阿尔奇模型。用该方法对四川盆地公山庙油藏凉高山组致密油储层测井资料进行处理分析,结果表明：该方法明显提高计算的含油饱和度精度,绝对误差小于5%,为含钙质致密砂岩储层饱和度计算提供新的思路和方法。     

一体化信号处理与先进处理架构展望

多功能一体化系统是电子信息技术领域的重要发展方向之一,一体化信号处理是其中的关键技术,对实现各种功能之间资源共享与高效协同具有重大意义,同时也从算法到处理架构提出了新的要求。本文首先对一体化信号处理的研究现状进行了归纳总结,给出一种基于一体化信号的多功能系统模型,指出进一步开发空域资源是当前一体化信号设计的主要研究方向之一,并且给出相关信号处理的典型算法;然后,针对上述算法进行了核心算子提炼,指出该类算法以大规模矩阵运算为主要特征,对处理架构提出高算力、高能效的需求;最后,针对上述算法的核心算子设计了基于存内计算和光子计算的处理架构,由于避免了数据搬移并采用高性能模拟计算模式,因此可以大幅提升算力和能效,为一体化信号处理先进架构设计提供了新的技术途径。     

一种用于多视角雷达图像配准的改进RIFT算法

由于复杂的成像机制，对于存在丰富地表附属物的城镇、村庄等区域，从不同角度获取的雷达图像间存在明显的非线性辐射畸变和阴影特征差异，使得现有的图像配准方法不再适用。为了解决这一问题，本文在辐射不变特征变换（Radiation-Variation Insensitive Feature Transform,RIFT）的框架下分别从特征计算和特征向量生成两个方面进行改进，提出了一种基于多特征描述和阴影感知的多视角雷达图像配准方法。在特征计算阶段，算法利用log-Gabor滤波器实部和虚部的空间域性质对雷达图像中两种不同特征进行提取，使单一的特征变化不再影响特征描述，增强算法对非线性辐射畸变的鲁棒性。在特征向量生成阶段，利用log-Gabor滤波器对阴影区域响应低的性质，实现对图像阴影区域的检测，并为受阴影影响严重的子邻域所生成的特征向量施加掩膜，有效消除了阴影特征差异对图像配准的影响。实验结果表明，针对多视角雷达图像配准问题，本文方法在均方根误差、成功匹配概率和正确匹配点数上优于现有算法，能够实现多视角下雷达图像的精确配准。