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利用冷热台、激光拉曼光谱仪、电感耦合等离子体质谱仪等仪器设备,对川南普格跨山上二叠统玄武岩葡萄石—石英晶洞中的矿物进行系统的测试分析,揭示出晶洞中热液的来源与演变特征。晶洞中的主要矿物为葡萄石和石英,有少量的硅铁灰石、绿帘石、绿纤石以及赤铁矿等,葡萄石、石英以及硅铁灰石有不同的世代,它们生成的顺序依次为:第1世代浅紫色石英+赤铁矿→第2世代石英+第1世代葡萄石→第3世代石英+第2世代葡萄石+第1世代硅铁灰石→第4世代石英+第2世代硅铁灰石+绿帘石+绿纤石。除浅紫色石英外,其它各世代石英晶体内部均呈现出一定的环带,浅紫色石英中的流体包裹体含有一定量的二氧化硫,而其它三个世代石英中的流体包裹体中均含有二氧化硫和甲烷等气体。晶洞中的热液属于低盐度(8.28%~10.61%NaCl_(eqv))、低温(141.7~188.2℃)型热液,且热液的温度呈现出先升后降(140→190→158℃)的变化趋势。第1世代葡萄石晶体较小,浅黄绿色,单晶体呈板柱状,集合体为葡萄状;第2世代葡萄石呈蓝绿色,单晶体为板状,集合体呈灯笼状。不同世代葡萄石中微量元素含量的变化趋势一致,但第2世代葡萄石中Cr,Ni的含量(分别为301.09×10^(-6)和329.61×10^(-6))高于第1世代葡萄石中Cr,Ni的含量(分别为199.08×10^(-6)和247.57×10^(-6))。葡萄石—石英晶洞中的初始热液是在玄武岩结晶分异晚期,富含二氧化硫的挥发性组分进入玄武岩裂隙和气孔中形成。随着玄武岩浆的冷却,浅紫色石英以及赤铁矿从晶洞中富含二氧化硫和Fe(Ⅲ)的热液中结晶析出,后期深部岩浆热液将玄武岩下伏的碳酸盐岩中富含甲烷和二氧化硫等成分的流体带入到葡萄石—石英晶洞中,导致晶洞附近的玄武岩发生蚀变,岩石蚀变释放出的Cr,Ni等成分随流体进入晶洞,引起晶洞中的温度升高以及晶洞热液中甲烷、二氧化硫以及Cr,Ni等含量的变化。随着石英和葡萄石的大量晶出,晶洞环境逐渐由氧化向还原转变,从而形成了晶洞中不同的矿物。 相似文献
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针对地质钻进过程中钻遇对象未知且复杂多变、钻进事故频发的现状,采用数字孪生技术,构建了基于时序数据驱动的地质钻探数字孪生模型体系,用以满足随钻探测、工况识别、钻速优化等实际需求。将监测到的地表设备、随钻测量、钻进工艺等数据按照时间序列分解为事前数据、实时数据、延时数据和迟到数据,利用物联网技术将这些多源异构数据进行处理,采用时序数据进行特征分析,基于事前数据建立典型工况,实时数据进行随钻预测和钻进过程工况识别,延时数据和迟到数据演进融合进行钻后优化,建立了数字孪生智能钻进周期服务平台,平台设计了设备物理层、虚拟模型层、数据处理层及钻探服务层4层交互系统,实现钻前、钻中、钻后全数据的全过程集成融合,达到了钻进系统参数最优化配置和安全高效钻探的目的。基于上述平台,利用Unity3D软件开发了数字孪生智能钻进原型系统,实现了钻前设备的数字化设计、钻进过程孔内三维可视化和钻进过程参数实时监测与控制的功能。结果表明,基于时序数据构建的数字孪生模型可有效提高钻进过程的效率和可靠性。研究结果为智能钻探优化提供了全新的路径和方法,有望在煤炭、石油、天然气、页岩气等钻探领域实现工程应用。 相似文献
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钻井过程中的生产数据是推动产业发展的重要驱动力,也是未来人工智能在钻井行业应用的基础。当前国内外行业巨头均已开始建立生产数据的收集与分析平台,但普通生产一线作业的数据整合与分析仍未引起重视。本文以采集自南海某区域10口井44种不同参数共21912条数据为例展现了生产数据从采集至定量分析的全流程。通过图像点采算法与数据插值补齐算法,实现不同格式数据的矩阵化整合。经过标准化与可视化的处理,可完成对整合数据的定性分析,明确生产数据的规律与趋势。在此基础上,通过统计分析、相关性分析与因子分析,可获得数据特征值,也能明确不同数据间的相互关系。分析结论实现了数据的分组与降维,在保证后续数据建模、人工智能等分析精度的同时降低了建模复杂度。 相似文献
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南海油气资源是我国重要的能源接替区,但储层埋深大多较深,高围压下岩层展现的强塑性和复杂的地质环境严重影响了钻井时效,精确预测钻速也十分困难。基于此,针对南海巨厚泥岩地层具有独特的黏弹性和强塑性特征,建立智能钻速预测模型。该模型以南海某区域10口井的实际数据为样本,首先进行预处理,寻找离群值、降噪和标准化后,排除了若干影响因素;其次对5种实测地层特征(含地震波速、孔隙压力、破裂压力、上覆压力和地层岩性)使用因子分析,得到5种地层特征在3个公共因子下的关系;随后基于K-Means++算法进行分析,利用轮廓系数为指标,得出了该区域的地层聚类主要划分为2种地层类型,分别为以泥岩和粉砂质泥岩为主的地层类型和以粉砂岩、细砂岩和中砂岩为主的地层类型;在此基础上,引入5种地层特征,训练KNN分类模型,实现了对地层类型的准确预测;最后针对不同的地层类型,使用随机森林就不同的地层类型分别建立钻速预测模型,并在建立时使用经过贝叶斯优化算法进行超参数优化,得到了最适合的超参数组合。测试结果表明,所提出的基于地层分类预测的钻速预测模型在测试集的数据环境下,
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在传统多维G IS技术的基础上,结合虚拟现实技术与分布式计算技术的发展形成了新型分布式虚拟地理信息系统。分布式虚拟地理信息系统在推动虚拟现实技术和G IS应用的同时也提出了诸如网络资源搜索效率低下等新问题,本文从智能计算和分布式处理的角度将Agent技术应用分布式虚拟地理信息系统中,提出了区别于传统网络虚拟地理信息系统的系统架构,并在此基础上详细阐述了Agent技术在分布式虚拟地理信息系统的分布式协同计算和网络搜索方面的应用优势,最后采用IBM公司开发的Aglets系统对Agent技术在分布式虚拟地理信息系统中的应用作了初步的效率检验,证实了其广阔的应用前景。 相似文献
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敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型参数校准和模型应用的基础。本文以妫水河流域为例,基于SWAT模型和SUFI-2算法进行模型参数敏感性分析,结合手动调参和自动率定,通过SUFI-2的P因子和R因子进行模型不确定性分析,构建妫水河流域分布式水文模型。本次妫水河流域月尺度模拟中:率定期,确定系数R2=0.59,效率系数NSE=0.56;验证期,确定系数R2=0.82,效率系数NSE=0.80;P因子均大于0.5,R因子均小于0.5。结果表明,妫水河流域SWAT模型水文模拟效果较好。 相似文献