深度神经网络模型超参数选取及评价研究——以含油气性多波地震响应特征提取为例

深度神经网络通过分析由不同地质和地球物理来源获得的数据之间的相关性确定油气储层特征,从而开展地震油气储层分布预测。经过适当的训练,深度神经网络可以通过识别与样本数据相关的复杂非线性关系来预测油气储层性质,然而目前仍缺少深度神经网络超参数的选取对地震油气藏分布预测结果影响的系统性研究。为此,在分析深度神经网络隐含层数目、隐含层节点数及激活函数的基础上,探讨了深度神经网络模型超参数选取对含油气性多波地震响应特征提取结果的影响,并利用多种评价指标对不同网络结构模型的性能进行了对比。结果表明,深度神经网络隐含层数目等超参数的选取会影响地震油气藏分布范围的预测精度;同时,深度神经网络在参数选取满足精度要求(即均方误差MSE小于0.001)的情况下,可以取得良好的预测结果,从而验证了深度神经网络用于含油气性多波地震响应特征提取的有效性和可行性。     

高强度变形铝合金残余应力的消除

本文主要介绍高强度变形铝合金机械加工后的零件变形，该类合金毛坯残余应力的分布规律，冷压变形消除残除余应力的机理，冷压变形量与残余应力的关系，冷压变形对金属组织性能的影响，冷压变形工艺技术在实际生产中的应用。     

TC4气瓶模锻技术

本文主要介绍了ＴＣ４合金β锻造造力学规范的选取；ＦＲ６防护润滑剂的成份、性能和使用后的经济效益。