Elman神经网络在低渗储层敏感性预测中的应用

油气储层敏感性是制约低渗储层有效开发的重要因素之一,但在勘探开发早期储层敏感性预测及分布规律的研究受到资料不足的限制.从实验敏感性分析结果入手,对Elman神经网络预测储层敏感性的过程及方法进行了系统的分析,并提出了通过设置虚拟井来预测储层敏感性平面分布的方法.结果表明:①影响低渗储层敏感性的主要因素有蒙皂石、伊利石、高岭石、绿泥石、伊-蒙混层、石英、长石的体积分数,孔隙度和渗透率;②Elman神经网络能够很好地预测低渗储层的敏感性,预测结果与实测结果绝对误差的平均值均低于0.04,水敏性样品的预测结果与实测结果绝对误差的平均值为0.001;③通过设置虚拟井位,能够很好地预测储层敏感性的平面分布规律.     

黄河下游串沟截堵技术研究

论述了黄河下游串沟截堵的必要性和汛期串沟截堵判别标准.重点分析串沟截堵技术流程,包括前期准备、截堵时机、修筑裹头、减少来流、进占合龙、闭气等所采用的主要技术方法.串沟截堵技术的研究为串沟截堵预案提供了技术支持,并对现场抢险作业具有技术指导作用.     

鲜水河下游泥石流发育分布特征研究

鲜水河下游流域处于鲜水河断裂带之南西,总体呈南北走向.受地层岩性、地质构造、新构造活动、河谷地貌演化及气候条件等的控制,流域内泥石流较发育,属泥石流中等发育区.泥石流以暴雨沟谷型泥石流为主,可见少量暴雨坡面型泥石流及古冰川泥石流.泥石流多集中发育于岩性相对软弱的板岩、千枚岩及砂岩与板岩互层的相对宽谷段,多为粘性泥石流.泥石流一般具有多期次发育特征,且规模逐次减小.流域内绝大部分泥石流处于停歇或衰退状态,现代活动性不活跃,现代活动泥石流频度低、规模小,且多发育于植被破坏较严重区域.流域内泥石流活动具有退化的特征,对当地人民生命安全及两河口水库的淤积等影响不大.     

黄腊石滑坡基岩弯曲松弛带工程地质特性、形成机制及失稳预测

黄腊石滑坡是发育在三叠系中统巴东组砂泥岩夹灰岩构成的逆倾坡上的滑坡群,总方量约1 800×104 m3.滑坡滑带下面存在着大致连续分布的基岩弯曲松弛带.对于该松弛带工程地质特性的认识,将影响防治工程方案的设计及实施.本文通过野外工作、以往工作资料和研究成果的收集整理及再认识,对该滑坡下伏松弛带工程地质特性、形成机制及失稳预测作了一定深度的探讨,认为基岩弯曲松弛带是发生在特定的岩层中,由构造、重力、侵蚀、岩溶、风化、降雨及上部滑坡等因素共同作用的产物,工程地质环境质量较差,受重力及其上滑体滑动等因素影响,后期改造明显.在斜坡长期受重力累积变形、三峡水库运行期江水位变化及库岸再造作用下,将形成牵引式滑动.防治工程应在削方、排水等基础上,重点考虑防止库岸再造和斜坡坡脚部位变形.     

往复流作用下海底管道局部冲刷机制数值模拟

基于开源的计算流体力学模式REEF3D,建立了海底管道局部冲刷水槽数值模型,在验证单向流实验结果的基础上,进一步对往复流作用下的海底管道局部冲刷机制进行了研究,并作对比分析。研究表明,总体上往复流对管道所在海床的局部冲刷规模比单向流弱。当流向改变后,原先下游的堆积区转变成上游,优先受到冲刷,并填充到管道下方的冲刷坑,同时使水流在管道下方的作用减弱。这种回填过程使短周期下的往复流作用需要更长的冲淤平衡时间。在回填与冲刷的共同作用下,上下游的冲刷坑坡度会因流向变化而变化。     

长乐-东山构造-岩浆带中北段地质特征

从复杂的构造变形中甄别出岩浆岩的塑性流动变形,与韧性和脆-韧性变形区别,力争还原长乐—泉州沿海一带地质构造的真实面目,并探讨了该带的活动时间和构造属性。另外还对该带长期争论的澳角群进行了初步的分解,锆石SHRIMP测年数据也反映了平潭南务里一带变质岩的复杂性。     

基于轨迹偏移算法的居民就医时空特征与空间格局分析

居民就医时空特征与空间格局反映了医疗设施的服务能力与布局合理性.本文以厦门岛为例,采用出租车轨迹数据,探讨了居民就医的时空特征和空间格局.论文提出了基于道路中心线的研究单元划分方法;提出OD轨迹偏移算法,更精细地提取出三级医院的就医OD数据,改善传统的缓冲区分析法中精确度较低的问题;对居民就医行为进行时空特征分析;基于...     

沧县隆起中段献县凸起和阜城凹陷岩溶型地热资源特征

为探究华北平原的岩溶热储分布规律,以及如何高效开发利用献县凸起和阜城凹陷地热田的地热资源,结合前人研究成果与已有地热井的测井、地震、水化学等资料,分析了岩溶热储分布规律以及献县凸起和阜城凹陷地热田的四大要素即"源、储、通、盖"等地热地质条件,建立了地热田概念模型,并精细评价了地热资源量.研究表明地热田是形成于渤海湾盆地...     

Machine learning for pore-water pressure time-series prediction: Application of recurrent neural networks

Knowledge of pore-water pressure(PWP)variation is fundamental for slope stability.A precise prediction of PWP is difficult due to complex physical mechanisms and in situ natural variability.To explore the applicability and advantages of recurrent neural networks(RNNs)on PWP prediction,three variants of RNNs,i.e.,standard RNN,long short-term memory(LSTM)and gated recurrent unit(GRU)are adopted and compared with a traditional static artificial neural network(ANN),i.e.,multi-layer perceptron(MLP).Measurements of rainfall and PWP of representative piezometers from a fully instrumented natural slope in Hong Kong are used to establish the prediction models.The coefficient of determination(R^2)and root mean square error(RMSE)are used for model evaluations.The influence of input time series length on the model performance is investigated.The results reveal that MLP can provide acceptable performance but is not robust.The uncertainty bounds of RMSE of the MLP model range from 0.24 kPa to 1.12 k Pa for the selected two piezometers.The standard RNN can perform better but the robustness is slightly affected when there are significant time lags between PWP changes and rainfall.The GRU and LSTM models can provide more precise and robust predictions than the standard RNN.The effects of the hidden layer structure and the dropout technique are investigated.The single-layer GRU is accurate enough for PWP prediction,whereas a double-layer GRU brings extra time cost with little accuracy improvement.The dropout technique is essential to overfitting prevention and improvement of accuracy.     

2006年温州珊溪水库地震序列特征

通过分析2006年2月温州珊溪水库地震序列的时空强分布特征,得到该序列具有①频度高、衰减慢、持续时间长;②震中分布集中且呈北西向展布;③震源浅;④各台站P波初动符号基本保持不变;⑤较大地震发生前,空间上出现空段,时间上表现为“增强—平静—发震”;⑥h值先变小后变大,b值缓慢变大等特点。结合地震应急时的预报实践,重点研究了地震趋势判断中比较有效的指标或参量,希望能为以后珊溪水库地震趋势的预报提供借鉴。