“3E”模式应对全球三重危机

所谓“3E”模式,是日本最早为应对能源（Energy）、环境（Environment）与经济（Economy）发展的三重矛盾而提出的。传统经济是由“资源→产品→污染排放”单向流动形成的线性经济,生态经济则是“资源→产品→再生资源”的反馈式流程。面向环境友好型社会的基本目标可分解为资源目标、环境目标、经济增长目标,即所谓的“3E’,增长模式。     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用（1）：拉索损伤识别

采用改进的RBF神经网络建立了苏通大桥拉索损伤识别方法。2个不同阶固有频率之比是仅与损伤位置有关的结构振动参数,据此定义了用于损伤定位的损伤特征指标,并用其来训练神经网络;提出了基于R＋^2准则与Jackknife校验的改进RBF算法,以有效地控制RBF网络的过拟合现象。算例结果表明,所提出的方法可以较好地对苏通大桥斜拉索进行损伤识别。     

一种识别非典型气层的新方法——决策树的分类模型

非典型气层由于成因复杂,受储层厚度较薄、围岩的影响及测井仪器分辨率的限制,在测井曲线上表现出许多模糊性,致使三孔隙度和电阻率曲线在气层的敏感性降低,尤其是与气水同层、水层、干层的差异性不大,从而使一系列基于该资料的识别方法对非典型气层的识别无明显效果.而利用多参数测井信息对非典型气层的识别其实质是一个复杂的、非线性的、高维数的模式识别问题,因此可以采用模式识别方法对非典型气层进行识别.而决策树具有学习能力强、学习过程透明、结果可理解性强,能提供友好的人机交互机制,因此以多方面的测井信息为基础,利用决策树提取非典型气层的预测模型,并综合储层实际特征,对预测模型进行修正.实际应用结果表明,决策树提取的预测模型对非典型气层的识别具有较好的效果.     

框架结构损伤识别的改进直接解析法

在一般直接解析法的基础上进行模态截尾误差的改进,从而大大降低了测量模态数目,而且识别效果也很好,但迭代次数多且收敛比较慢,本文通过改进方程解法来提高其速度。作者将约束最小二乘法迭代迅速的特点和极小最小二乘法搜索寻优功能相结合,提出了一种混合迭代求解方法,改进的方法充分组合了一般方法的搜索能力强和约束最小二乘法求解精度高的优点,从而解决了改进模态截尾误差后迭代收敛慢的问题。通过对五层两跨的平面框架结构进行损伤识别数值模拟分析后表明改进的方程解法是有效的,与一般的方法相比,算法收敛速度明显加快,求解精度明显提高,验证了改进后方法的可行性与准确性。     

Using Array Methods to Identify and Process Weak Signals Generated by the Brightlight(Ⅰ) 50t Explosion

Waveforms generated by the 50t explosion of project Brightlight(Ⅰ) were recorded by HILR array.Using array techniques,the author performed identification,f-k analysis,velocity spectrum analysis,etc.of the weak signals.The analysis results show that the signal-to-noise ratio after beamforming was obviously enhanced,and the signal could be clearly shown.The energy from this explosion was mainly concentrated in the 1 ～ 8Hz range from f-k analysis.The velocity spectrum gave clear positions of event phases,which could not be seen in the original weak signals.The maximum energy distribution obtained by the Beaman method is close to the theoretical value in the azimuth-slowness domain.     

基于波形相关性的地震事件分类

讨论了地震波形相似性的定量描述手段,计算了长白山及附近地区2004年发生的20个较小地震事件的地震波形相关系数,探讨了波形相关性与震源类型的关系。     

Land Use Allocation Based on Interval Multi-objective Linear Programming Model： A Case Study of Pi County in Sichuan Province

Adjusting and optimizing land use structure is one of the essential approaches to solve the conflict between land supply and demand. In this study,an uncertain interval multi-objective linear programming model was established and applied to analyzing the suitability of land use structure in Pi County of Sichuan Province. An adjustment scheme for optimizing land use structure was proposed on the basis of development planning drawn up by the local government. The results are summarized as follows: 1) the opti...     

基于改进U-Net的多属性地震相识别方法

地震相识别技术是进行沉积环境分析与储层预测的有力工具.传统的人工地震相识别方法不仅工作量大,而且效率非常低.目前利用深度学习方法可以大幅度提高地震相识别的效率,但是受限于有限的数据集和网络提取特征能力,对样本数量少的地震相识别效果较差.针对上述问题,本文提出了基于改进U-Net的多属性地震相识别方法.首先通过弹性形变算法来扩增数据集,将经过属性选择后的多属性数据体作为输入数据,提高输入数据的数量和质量;其次通过引入注意力机制对网络提取的特征添加权重,提高U-Net网络提取特征的能力;并在损失函数中引入Dice指数,解决了样本不均衡问题.经过数值实验表明,基于改进U-Net模型可有效提高地震相预测准确率.     

基于改进Stacking算法的致密砂岩储层测井流体识别

致密砂岩储层物性差,测井响应对孔隙流体不敏感,应用传统测井解释图版划分流体类型精度较低.机器学习技术通过学习更多维度的特征,可以建立合适的流体识别模型.相较于单一算法,集成学习可以通过联合多个专家模型提升预测精度,但是不同的集成学习策略性能差距较大.本文提出了一种改进的Stacking算法,通过平均影响值法寻找敏感测井曲线作为输入,利用不同的特征集构建多个子模型,并使用不同集成策略将其组合为若干性能更佳的专家模型进行训练,同时引入独立专家避免过拟合,将专家模型的预测结果通过交叉验证的方式进行模拟预测,最后应用元学习器预测最终结果.将该方法用于库车坳陷迪北气藏致密砂岩储层流体识别,测试准确率可达93%,优于CatBoost模型和XGBoost模型,证明了该方法的有效性和适用性.为致密砂岩储层流体识别提供了新的思路.     

水文地质参数识别的连续禁忌搜索改进算法

水文地质参数的正确与否是构建地下水数值模型的根本,而参数寻优结果很大程度上取决于优化算法的选择。禁忌搜索算法是一种广泛应用于组合优化问题的启发式全局寻优算法,但在连续函数优化领域应用比较少。基于上述考虑,本文首先引入求解连续函数优化问题的连续禁忌搜索算法并对其进行改进,进而提出一种连续禁忌搜索改进算法(ICTS),最后将其与地下水模型耦合进行水文地质参数识别。算例研究表明,ICTS算法较其他算法(CTS,SGA,Micro-GA,PSO)求解效率提高1.87～4.64倍,求解精度提高1.08～12.86倍。因此ICTS算法在参数反演计算中求解精度高、收敛速度快、寻优性能强,是一种值得推广的水文地质参数识别方法。