大庆深部致密砂砾岩含气储层产能预测

气层产能预测是气藏工程研究中用于指导气井以及气田合理生产的重要工作和任务,它在气田整体评价和高效开发进程中具有很强的预见性和主动性。讨论了大庆深部致密砂砾岩含气储层的产能与测井响应之间的关系,探讨了根据测井资料应用人工神经网络技术预测含气储层产能的方法。利用已知气井测试结果和测井资料作为网络的训练样本。根据网络学习训练结果,输入储集层的测井资料等静态参数,可预测该储集层的产能。根据这种关系采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价,从而为大庆深部致密砂砾岩含气储层的开发提供了一定的依据。     

人工神经网络模型在地学研究中的应用进展

近年来,随着人工神经网络（ANNs）自身技术的不断完善,应用ANNs模型成功解决各类地学问题的案例大量出现。通过对其发展历程进行分析发现,20世纪80年代末国际地学分析中已开始融入ANNs技术,国内则滞后 1～2年。在地学分析中使用的各类人工神经网络类型中,BP模型应用最广,占到85％以上。在10余年的应用过程中,虽然地学的各个分支学科都移植了一种或数种ANNs模型作为其分析工具,但水文、地质、大气、遥感等领域应用较为广泛。传统地学定量分析中的单变量或多变量预测成为人工神经网络地学模型的主要应用客体。同时,诸如模式识别和过程模拟等也是ANNs模型求解的对象。目前,随着建模经验和知识的积累,地学ANNs模型的发展呈现出多种技术综合集成的态势,遗传算法、小波转换、模拟退火算法以及模糊逻辑等方法与ANNs模型融合,成为解决地学分析中非线性问题的利器。     

平原河网区域来水组成原理

对于一般树状分布河网，上一级河道总是汇入至下一级河道，位于河道下游断面的流量总是由其上游汇集而至。但对于平原河网地区，特别是人工控制建筑物众多，又受潮汐影响的地区(如太湖流域)，河网错综复杂，水流方向不定，要跟踪某个断面的水流去向，或某个河段的水体、断面流量是从哪里汇集而来的，非常困难。但这样的问题在生产实践中往往对其很感兴趣。例如从常熟枢纽引长江水流进入望虞河后，流向何处?河网各断面流量中或各河段水体中常熟枢纽引江水量占多少比重?对这些问题的研究可以估计常熟枢纽引江的效果和影响范围。因此，平原河网区域来水组成方法在生产实践中具有重要意义。重点介绍了平原河网区域来水组成原理及其在太湖流域的应用。     

测井资料在碳酸盐岩洞—裂缝型储层产能评价中的应用

介绍了一种基于测井资料来预测双孔结构碳酸盐岩储层产能的新方法。首先根据碳酸盐岩剖面中双孔结构储层的地质和测井特征,提取与储层产能密切相关的多个测井和地质参数,考虑到这些参数与产能的非线性相关关系以及产能数据的变化特点,采用BP神经网络技术建立其储层产能的预测模型,由此处理了轮南地区的多口井测井资料。所预测的储层段产能与试油产能较为一致,效果良好。     

国际河流水文站网布局规划方法研究

随着近年来我国与周边国家在国际河流水资源利用与保护方面的合作工作的不断加强，以及边疆地区经济建设步伐的加快，国际河流水文资料收集，分析等基础工作显得越来越重要。为此，针对国际河流地区水文站点稀少，设施设备落后，监测能力薄弱的现实情况，水利部水文局组织编制了国际河流水文站网建设总体规划。简要介绍了该规划中有关国际河流的调查情况与规划河流的选择方法，说明了划定规划区范围的一般性原则和特殊性原则，提出了水文站网布局规划的思路，目标，原则与方法等。     

RBF神经网络在电路故障诊断中的应用研究

电路系统在工业控制中起着极其重要的应用,随着电路越来越复杂,电路各节点间的关系呈现非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题。利用RBF（radical basis function）神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,来实现对电路系统的故障分类。通过RBF与BP方法的比较及实例分析可得出结论,RBF可以很精确地确定电路中的故障来源,在对电路故障诊断能力方面具有较多的优越性。     

基于Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测

预测隧道工程中TBM掘进速度,主要有完全经验的、半理论半经验的模型和人工智能等方法,所用参数均为确定性的,未考虑参数存在的随机性,故导致预测结果的不准确性。基于此,提出了Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测模型,着重考虑了一些重要输入参数的随机性, 其中输入参数重要性的大小通过粗糙集进行计算排序。采用Monte Carlo产生随机数时,由于参量的样本数据的有限,分布函数均采用阶梯形经验分布函数。如果采用的数据是来自不同类型的 TBM,则应当考虑机器性能参数,并重新对参数重要性进行排序。实例计算表明,Monte Carlo-BP神经网络模型预测结果和实测值总体趋势和均值比较一致。     

基于贝叶斯网络的地下水环境系统决策管理研究

应用贝叶斯网络解决地下水环境管理中具有不确定性的多目标决策问题,通过对决策变量氮肥施用量以及灌溉模式的调控,减少水中的硝酸盐含量,达到既能有效改善水环境又不至使农民经济利益受到损害的目标。通过分析具体的地下水环境管理系统中变量间的相互关系,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表。并在多个水环境管理目标均达到最优的前提下进行概率推理,得到决策变量氮肥施用量以及灌溉模式取不同值时目标变量的概率分布情况。最终确定出能使所有目标均达到最优的合理的水环境管理决策:(1)使用喷灌,将氮肥施用量控制在0.01~0.03 kg/m2;(2)使用漫灌,将氮肥施用量控制在0.01~0.02 kg/m2。     

水准网中起算点的选用方法探讨

水准网平差中起算点质量好坏不仅影响平差精度,而且如果采用不好的点位,直接影响成果的使用,带来严重后果。该文以青州市水准网的布设为例,分析讨论了起算点对水准网精度的影响,提出了根据较差中误差大小选用起算点的方法,阐述了该方法的步骤,达到的效果,以及水准网布设方法等。     

SWDC数码航摄区域网控制点布设的精度试验

介绍了SWDC数码航摄影像的技术基础和其应用于航空摄影测量的优越性,鉴于SWDC像幅的特殊性,在保证量测精度的前提下,为减少外业作业的工作量,通过以不同基线的区域网像片控制点布设方案的精度试验,证明了控制点按照8条基线布设可满足内业生产及大比例尺地形图的需要。