基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.      

陕西渭北东部区新生代伸展构造网络系统对奥灰水的控制作用

本文以新活动论构造观和系统论为指导,建立了渭北东部区新生代伸展构造系统模式,并以岩体结构控制论为基础,系统地讨论了本区构造网络系统对奥陶系灰岩的空间分布、奥陶系灰岩地下水水文地质单元的边界条件、奥灰水单元的补、径、排特征及其富集等方面的控制作用以及宏观指导意义。最后,系统地提出了导水构造网络系统控水的实质。      

水平井含水率上升影响因素

利用塔里木油田塔中4油田(TZ4)底水油藏相关的地质、流体数据建立数值模型。在所建模型的基础上,应用数值模拟计算的累积产油、产水和产液量回归俞启泰水驱特征曲线,以反映水平井见水特征的参数b。以参数b为研究对象,采用正交试验的方法研究不同因素对b值的影响,筛选影响水平井见水特征的主要因素,认为原油粘度、油层厚度、非均质性及水平井水平段在油藏中的位置是影响水平井含水上升趋势的主要指标。最后建立主要因素与b值的关系式,结合俞启泰曲线b值图版,提出预测水平井见水规律的公式——图版法(F-b法)。应用F-b法对塔里木水平井含水率进行预测,并与其他相关方法及实际生产数据对比,认为F-b法可作为预测塔里木油田水平井含水率、估算可采储量的一种有效方法。     

脆性岩石侧向变形特征及损伤机理研究

进行了三峡花岗岩常规三轴压缩、保持轴向应变和保持轴向应力的卸围压试验,研究了脆性岩石在不同应力路径和不同加载控制方式下的侧向变形特征,可见临界侧向应变均稳定在（?0.004 ? 0.000 5）范围内。进一步进行三峡花岗岩的全过程应力-应变曲线和损伤力学分析,发现脆性岩石在不同应力路径和不同加载控制方式下均以侧向损伤为主,且侧向损伤曲线的形态近似,达到临界破坏状态时损伤值稳定在0.7?0.8左右。最后以侧向损伤变量表征花岗岩脆性破坏过程,建立了基于应变空间的、可以考虑卸荷应力路径的损伤模型和应变型破坏准则。     

岩溶探测中井间地震波层析成像的应用

结合在岩溶地区开展的工程勘察实例,运用井间地震波层析成像技术研究钻孔之间的地质剖面.在确定岩溶、裂隙、破碎带的空间位置方面所能解决的程度、适用条件、准确性等方面,表明该技术是一种数字化、高精度的技术方法.     

滇西南钾盐调查MK-3大口径超深井绳索取心钻进工艺

滇西南中生代盐盆地钾盐资源调查评价项目MK-3井,设计井深2700 m,全孔取心,岩心直径≮80 mm,一般井段岩心采取率达到80%以上,盐岩段岩心采取率＞95%。工程技术要求高,施工难度大。施工中遇到了地层坍塌、涌水、掉块、盐岩溶蚀等问题,通过采用氯化镁饱和盐水冲洗液,HXY-9B型钻机取心钻进、TSJ-2000型水源钻机扩孔钻进,分级下管隔离等措施,圆满完成了钻探任务。完钻井深2701 m,岩心采取率90%,盐岩段岩心采取率达98.65%,终孔口径127 mm,岩心直径81 mm。经地球物理测井,各项指标都达到了设计要求。刷新了国内CHD127标准绳索取心钻杆P口径钻探深度的记录。     

应用Bayes逐步判别分析识别辛176区块Es4储层岩性

辛176区块沙四段储层存在粗砂岩、不等粒砂岩和细砂岩,岩性非均质性较强.“四性”关系研究表明,岩性的准确识别是正确评价储层静态参数,识别油水层特别是低阻油层的前提.这里介绍了Bayes逐步判别方法原理和技术流程,在应用有序聚类分析方法开展测井曲线自动分层的基础上,综合应用自然电位(SP)、自然伽玛(GR)、声波时差(AC)、深探测电阻率(Rt)、浅探测电阻率(Rxo)测井资料和岩心分析资料,建立了粗砂岩、不等粒砂岩、细砂岩和泥岩的判别函数.应用效果表明,Bayes逐步判别法识别岩性符合率达到了86％,能够满足辛176区块沙四段储层岩性识别的需要.     

青海木里三露天天然气水合物钻孔岩性测井识别

三露天井田具有断层发育、地层缺失和重复明显、岩性种类较多等特点,岩性识别难度较大。为此,专门利用测井资料对三露天井田地层岩性进行了岩性识别研究。通过对14个天然气水合物钻孔不同岩性的测井响应特征分析,优选了自然伽马、中子和密度测井作为岩性识别敏感参数,并采用交会图技术制作了岩性识别图版,建立岩性划分标准,对三露天井田地层岩性进行识别与划分。利用测井资料能够识别7种主要岩性,包括砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、泥岩、油页岩和煤等。根据岩性测井识别结果,三露天井田岩性分布特征在横向上表现为东部砂岩物性好,西部地区泥岩较为发育;纵向上表现为木里组地层砂泥比为4.48,含有煤层204.5 m;江仓组地层砂泥比为0.84,泥岩和油页岩较为发育,更有利于水合物赋存。测井岩性识别结果为寻找三露天井田天然气水合物有利储层奠定了基础。     

基于三维裂隙网络的裂隙岩体表征单元体研究

岩体表征单元体（REV）的研究一直是岩土工程中的重要问题。裂隙岩体REV是其内部复杂结构在尺寸效应上的体现,归因于岩体内裂隙系统的随机性。在三维网络模型的基础上通过计算体积节理数建立了确定岩体REV的方法。这种方法考虑了岩体内裂隙的三维空间密度的特征,采用体积节理数这一参数的收敛状况确定岩体REV的大小。建立了实际岩体的模拟裂隙系统,用一定大小的立方体来分割裂隙系统,统计不同立方体内的体积节理数,并将均值作为最终裂隙岩体的参数。将此参数作为裂隙岩体的属性,通过判别其收敛状况获得了岩体REV的尺寸。考虑了岩体不连续面的特征,建立了REV的分析模型,得出工程岩体的REV的尺寸是裂隙平均迹长的4倍的结论。     

Optimization of nonconventional wells under uncertainty using statistical proxies

The determination of the optimal type and placement of a nonconventional well in a heterogeneous reservoir represents a challenging optimization problem. This determination is significantly more complicated if uncertainty in the reservoir geology is included in the optimization. In this study, a genetic algorithm is applied to optimize the deployment of nonconventional wells. Geological uncertainty is accounted for by optimizing over multiple reservoir models (realizations) subject to a prescribed risk attitude. To reduce the excessive computational requirements of the base method, a new statistical proxy (which provides fast estimates of the objective function) based on cluster analysis is introduced into the optimization process. This proxy provides an estimate of the cumulative distribution function (CDF) of the scenario performance, which enables the quantification of proxy uncertainty. Knowledge of the proxy-based performance estimate in conjunction with the proxy CDF enables the systematic selection of the most appropriate scenarios for full simulation. Application of the overall method for the optimization of monobore and dual-lateral well placement demonstrates the performance of the hybrid optimization procedure. Specifically, it is shown that by simulating only 10% or 20% of the scenarios (as determined by application of the proxy), optimization results very close to those achieved by simulating all cases are obtained.