地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测

地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径.

     

新丰江库区上地壳三维细结构层析成像

在新丰江库区布设一个范围约50 km×40 km、由50个地震临时台站组成的观测台阵,接收来自不同方位的人工震源产生的莫霍界面反射波;台阵中的20个台站和5个区域固定台还对2009年3月至2010年5月发生在库区的地方震进行了观测.本文联合利用人工地震莫霍面反射波走时和天然地震直达波走时,采用连续模型反演技术重建了库区上地壳P波、S波慢度扰动和Vp/Vs扰动分布图像.研究结果表明:新丰江库区东、西部地区上地壳结构存在明显的差异.库区东部地区构造复杂,多条断裂在该区呈交叉状分布.北西向的石角—新港—白田断裂带在库区段内具有复杂的岩性和构造特征,该断裂带在新港至双塘一线可能延伸至地下8 km左右;近北东向的断裂带切割地壳较深.峡谷区及大坝以东附近地区存在上、下贯通的波速比高值区,尤其是大坝以西的深水峡谷区,存在一条顺河走向的陡倾角断层裂隙带,为库水渗透提供了良好通道.库区西部地区为相对稳定构造区,完整坚硬的花岗岩体透水性能较差,受库水渗透影响很小.新丰江水库诱发地震的形成与深部构造环境密切相关.峡谷区及大坝以东附近地区上地壳介质性质呈现明显的横向不均匀性,微震分布在介质物性结构的特定部位,"软"、"硬"交错的介质环境是倾滑正断层型微小震产生的可能原因.     

控制水稻分蘖角度对群体生态特性的影响

控制分蘖角度对群体温度、群体相对湿度、群体CO2浓度和光合有效辐射均会产生一定影响。选用2006年水稻有关研究数据,分析水稻分蘖角度对群体生态特征的影响。结果表明：各生育时期群体温度在07:00－19:00处理大于CK。分蘖高峰期到孕穗期CK白天群体相对湿度大于处理,齐穗期到灌浆期处理群体相对湿度大于CK。群体CO2浓度在拔节期和孕穗期均为处理大于CK,其他生育期差异不显著。光合有效辐射垂直分布是处理前期和后期上层截获的光能均小于CK,群体内消光系数小。控制分蘖角度形成了有较高温度、较低湿度、高CO2浓度和适宜光分布的群体,可为获得高产奠定基础。     

一种数据网格的元数据分类管理机制研究

网格环境下数据发现和访问的关键问题是应用元数据管理和拷贝元数据管理,针对这一问题,提出了一种元数据分类管理机制。该机制定义了数据模型和应用元数据模式,采用了分类存储的方式对不同的元数据进行管理,并设计了一个基于向导的查询智能体     

宁波非气象雷达回波的人工智能识别及滤波

统计分析2003—2006年宁波雷达的非气象杂波, 影响杂波主要为地物杂波, 包括普通地物杂波 (NP杂波) 和异常地物杂波 (AP杂波) ; 并分析这些杂波在反射率因子、径向速度、谱宽产品上不连续的离散状分布等特征。基于以上特征及传统杂波识别的经验而设计出一种近似模拟人眼模糊识别的稳定安全的多维线性近似的杂波识别及其过滤算法, 在 190 个个例测试中大都效果较好, 尤其在 150 km 以内, 能够在确保降水数据完整、准确的基础上有效过滤非气象杂波。     

智绘地质——新一代智能化地质编图模式及应用

为了弥补传统数字地质编图工作量大、重复操作多、周期长、质量难保证等不足,从地质图件快速编制的业务需求出发,提出了多学科交叉的智能地质综合编图理念,构建了以"地质数据+专家知识+人工智能"为核心的智能化地质编图技术体系,研制了具有需求驱动、数据驱动、模型驱动、知识驱动等特点的地质调查综合智能编图系统——智绘地质。智绘地质以地质专家知识为全流程控制主线,有机融合地图综合、地理信息系统、数据库、可视化、人工智能、制图标准、质量控制等关键技术和方法,依托地质演化关系、各种规则库、智能算法等,模拟编图专家自动或半自动地完成大量地质要素的综合处理,打通了大中比例尺到小比例尺图件的快速缩编、基础图件编制、跨行政边界的协作编图、定制化图件开发等技术流程。智绘地质已在中国1 150万和1 250万地质图修编、区域地质图件编制、沿海城市建设影响因素图件开发等生产工作中试用,实践证明该软件至少能节省65%~75%的编图时间,减轻编图人员压力,有效提高成果数据质量。开发的两套智绘地质软件已初步投入使用,有利于开启新一代交互式智能化编图的工作模式,可为地质调查、矿产资源、生态保护、国际编图等更多领域提供技术支撑,促进编图工作的标准化、规范化。     

基于HRCT诊断模型鉴别纯磨玻璃结节样肺腺癌浸润程度研究进展

鉴别肺纯磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度对于临床管理及改善患者预后有重要的指导意义,目前已开发出多种诊断模型用于此。本文结合国内外相关文献,介绍基于HRCT表现的诊断模型在鉴别肺纯磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度研究现状及价值评估等,对其研究进展及临床应用前景进行综述。     

红板岩材料隐式本构模型的建立及其应用研究

针对红板岩材料在岩土工程中所表现的大量模糊的和不确定的因素等特点,基于人工神经网络的学习能力,借助于室内岩石力学试验,进行了对该材料的力学本构特性进行了神经网络模拟研究,提出了隐式本构模型的思想和方法,并通过该方法对该岩石的流变试验结果进行学习,获得了以网络权值结构保存的力学特性知识,由此得到了表征红板岩应力应变本构关系的隐式本构模型。应用结果表明,该方法对岩土类材料本构关系的模拟研究具有很好的应用前景。     

大数据智能时代地图学课程内容改革探索

为了适应当前智能时代大数据的特点和地图应用的发展,本文结合当前地图学课程内容设置现状,分析在大数据时代地图学教学的特点,多源地理信息的参考体系差异、多维度地理信息高效可视化、多尺度表达的灵性化、地图用户需求的多样化等对地图学教学提出的新要求,在此基础上,结合地图学课程教学的理论与实践目标,提出在地图数学基础、地图可视化...     

基于AI的胸部CT平扫对冠脉钙化积分的准确性评价

目的：探讨基于人工智能（AI）的非门控胸部低剂量CT（LDCT）平扫与心电门控CT血管造影（ECG gated-CTA）对冠状动脉钙化积分（CACS）危险度分层的一致性。方法：回顾性分析行冠状动脉CTA扫描的100例患者,所有患者均行冠脉ECG gated-CTA扫描和常规非门控胸部LDCT平扫。在Siemens后处理工作站采用Agatston钙化积分软件记录ECG gated-CTA钙化积分,采用数坤人工智能分析软件记录非门控胸部CT平扫的钙化积分。采用原标准界值,对非门控胸部LDCT平扫与ECG gated-CTA评估的CACS值危险度分层进行Kappa检验;采用受试者工作特征曲线（ROC）检验非门控胸部LDCT平扫的诊断效能并获取最佳诊断新界值,采用新界值的非门控胸部LDCT与ECG gated-CTA评估的CACS值危险度分层进行进一步Kappa检验;比较两种方法的钙化积分的Pearson相关性,P<0.001为有统计学显著差异。结果：对非门控胸部LDCT平扫的CACS值按原界值进行危险度分层,与ECG gated-CTA的CACS值危险度分层进行一致性检验,Kappa值为0.804,P<0.001。非门控胸部LDCT平扫测得的CACS值与ECG gated-CTA测得的CACS值比较,低危-中危组的ROC曲线下面积（AUC）为0.910,P<0.001,最佳诊断界值为112.35;中危-高危组AUC为0.988,P<0.001,最佳诊断界值为398.31。对非门控胸部LDCT平扫测得的CACS值按最佳新诊断界值进行危险度分层,与ECG-gated CTA平扫测得的CACS值的按原有界值危险度分层进行一致性检验,Kappa值为0.850,P<0.001。两种方法所测Pearson相关系数为0.985,P<0.001,存在显著相关性。结论：基于人工智能技术的非门控胸部CT平扫与ECG-gated CTA对冠状动脉钙化积分的评估具有较高的一致性;本研究制定了非门控条件下CACS值危险度分层新标准,进一步提高了非门控胸部LDCT评估CACS值的准确性,有助于冠心病风险的早期筛查。