春晓气田泥岩垮塌测井数据校正及应用

由于存在部分泥岩井眼垮塌,东海春晓气田测井曲线砂泥岩阻抗部分叠置。针对这一现象,采用未垮塌段泥岩伽马与密度拟合关系校正垮塌段泥岩密度,声波时差经本区伽德那公式拟合后求取。通过泥岩垮塌测井数据校正前后对比、直方交会、岩石物理、正演及反演效果分析,认为校正后的测井数据比较真实地反映垮塌段扩径泥岩地层特征,储层与围岩波阻抗差异明显,为储层反演、砂体空间展布分析提供了有力依据。     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.     

基于概念分析的空间数据挖掘研究进展

空间数据挖掘的过程与空间概念形成和分析的过程密切相关.本文以空间数据中抽取出各层次、各粒度的概念为主线,以概念形成和分析的形式化理论--概念格和云模型为理论基础,总结了基于概念分析的空间数据挖掘方法及应用,包括概念格的空间关联规则挖掘方法及应用、概念格的概念聚类挖掘方法及应用、云模型的空间关联规则挖掘方法及应用、云模型的空间聚类/分类挖掘方法及应用等.概念格提供了一种形式化的概念描述和概念结构分析的理论和方法,云模型提供了一种综合处理模糊性、随机性以及二者之间关联性的不确定性理论和方法,利用概念格、云模型等形式化的理论和方法分析和描述空间数据挖掘过程中空间概念的形成、空间概念的结构关系、空间概念之间以及空间概念层次之间的不确定性是概念分析的空间数据挖掘研究的进一步的研究方向.     

集合卡尔曼滤波在流域水文模型流量预报中的应用

针对流域降雨入渗过程,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)理论,视整个边坡流域为一个随机动态系统,将边坡流域流量观测值作为系统的输出,用集合卡尔曼滤波模型来描述系统的状态;结合流域流量计算方法,实现水文模型参数的随机动态估计,在有效获得待估参数的同时还给出估计值的不确定性.通过数值算例表明,集合卡尔曼滤波可以有效地对含噪声的量测数据进行处理,能够跟踪水文模型的动态变化.相对于常用最优化算法,集合卡尔曼滤波同时给出反演结果和先验知识的后验分布,显示出更好的实时性和可靠性.     

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无线VPN技术在数字前兆台网中的应用

VPN技术提供了一种通过公用网络安全地对企业内部专用网络进行远程访问的连接方式。介绍了VPN的技术和原理,并以湖北省数字前兆台网为例,提出了一种无线VPN技术的连接设置方式。它具有运行成本低、使用方便、无线发送、有线接入等特点。     

中国石化油田企业数据中心总体框架设计

随着数字油田建设的逐步深入,油田数据日益增多,数据集成化管理与应用难度随之增加,建立油田级数据中心成为必然.结合中国石化信息化建设现状,按照统一规划、统一标准、统一投资、统一建设和统一管理的建设原则,提出油田数据中心总体框架,根据框架需求设计数据中心的数据采集体系、数据存储体系和数据服务平台.中国石化油田企业数据中心在胜利油田完成试点建设,并相继推广至其他油田,取得较好效果.     

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实时操作系统集成调度的两级方案设计

实时操作系统的关键技术在于系统如何调度应用程序。由于多类型的实时任务并存于一个系统，单一的调度算法无法满足这一需要，于是提出了集成调度的两级方案。介绍了这一方案的设计思想及可行性，并根据这一方案，提出了一个设计框架的设想。