超深层致密砂岩裂缝测井识别深度核方法

裂缝是超深层致密油气运移的主要渗流通道,对超深层油气勘探开发至关重要。高温高压环境下的岩石物理性质更为复杂,裂缝测井响应弱且多解性强。针对这一难题,本文提出一种基于深度核方法(DKM)的超深层致密砂岩裂缝测井识别方法,该方法通过核主成分分析提取裂缝非线性特征,通过深度学习级联结构深度挖掘用于裂缝识别的不同尺度测井响应特征,通过无梯度优化算法自动确定最优模型结构及参数,避免了深度学习需要进行的超参数调整的问题。以塔里木盆地克深气田下白垩统巴什基奇克组的超深层致密砂岩储层为例,对所提方法进行了实例应用和验证,在测井裂缝响应敏感性分析的基础上,优选了6种测井曲线用于裂缝识别,前3种DEN、RD和RM为实测测井数据,后3种RSD、nT1和nT2是为了获取更多裂缝信息而重构的曲线,并厘清了裂缝段与无裂缝段在测井参数方面的差异。裂缝识别结果与岩心裂缝描述对比表明,深度核方法可以较为准确地识别超深层致密砂岩裂缝,相比常规多核方法,精度可以提升5%以上,在实际单井裂缝识别工作中具有较强的适用性。

海底管道校核方法研究分析

为计算腐蚀海底管道的剩余强度,分析海底管道的在位强度计算方法,提出一种海底管道校核方法。将腐蚀管道的强度校核分为整体强度和局部强度分析,通过ECE5模拟预测海底管道均匀腐蚀深度和局部腐蚀深度,利用原设计规范(DNV OS F101或DNV1981)计算海底管道的整体强度,采用DNV-RP-F101计算海底管道腐蚀点的局部强度,采用有限元方法对腐蚀点的局部强度进行模拟计算,为腐蚀管道的安全性评估提供依据。

变电站一键顺控操作流程不停电校核方法

常规的一键顺控操作流程不停电校核方法以校核效率为主,校核错漏问题较多,影响变电站的正常运行。因此,本文设计了变电站一键顺控操作流程不停电校核方法。调取变电站一键顺控不停电校核操作票,调度数据网连接变电站端的程序化操作主机,校验操作票与程序化操作逻辑是否存在异常,完成一键顺控操作状态的不停电校核任务。设计不停电校核数据库,运行一键顺控操作流程不停电校核逻辑程序,从变电站设备获取当前设备的状态信息,判断是否满足一键顺控操作的条件,通过预设的校核逻辑,实现不停电准确校核的目标。对比试验结果表明,本文研究方法的校核准确性较高,在安全性能方面表现良好,各项测试均通过,符合预期要求,能够应用于实际生活。

压力容器管口局部应力校核方法对比分析

对不同压力容器管口局部应力校核方法进行对比分析,以某运行良好的换热系统为例,采用不同的校核方法进行管口荷载和应力分析,利用最大荷载百分比和最大主应力评价分析结果。RIGID模拟方法容易超过荷载和应力的许用范围;WRC297校核方法可有效降低非大直径薄壁管口的荷载和应力集中,而对于受管径壁厚等结构边界条件影响较敏感的管口,通过CAESARⅡ集成的Nozzle Flex.模块,并输入有限元计算的刚度值进行应力校核可较为准确地反应真实荷载,但并不普遍适用于工程实际。对比分析结果,为压力容器管口局部应力的校核方法提供参考、局部应力校核时,可先按RIGID校核方法进行分析,如应力分析结果满足要求,则不需要考虑其他校核方法,系统可判定稳定运行。如不满足ASME要求,结合工程实际考虑进行ANSYS或NozzlePro有限元分析校核,当不满足大量有限元计算时,考虑采用WRC297校核方法,刚度值采用有限元分析软件计算的结果。

大规模核方法的随机假设空间方法

大规模核方法是大规模数据分析与挖掘的基本机器学习方法。核方法在再生核希尔伯特空间中训练线性学习器求解样本空间中的非线性问题,求解时间复杂度关于数据规模是平方级的,预测也依赖于整个训练数据,因而不适用于大规模学习问题。针对这些问题,提出了大规模核方法的有效随机假设空间方法。首先,在关于样本维度对数时间复杂度内,应用循环随机特征映射显式构造假设空间,该空间称之为循环随机假设空间。然后,在循环随机假设空间中应用线性或亚线性学习算法训练线性模型。理论上,给出了循环随机假设空间的一致泛化误差上界及其相对于最优泛化误差的收敛性。实验结果表明,大规模核方法的随机假设空间方法不仅能够显著地提高非线性核方法的训练与预测效率,而且能够保持与非线性核方法相当的预测精度。该方法有理论保障,计算复杂度低,运行效率高,是当前最高效的大规模核方法实现方法。

电网拓扑优化下电力调度防误操作校核方法研究

随着电力系统规模的不断扩大,以及社会对电力需求依赖程度日益提高,保障电力系统的安全运行变得愈发重要。其中,电力调度防误操作校核根据电网的拓扑结构、当前的运行方式,以及相关的操作规则和知识进行校验,以确保电力系统能够持续稳定地运行。本文通过对电力系统原理进行深入分析,并结合实际应用中常用的多种防误操作规则,针对电网拓扑优化下电力调度防误操作校核方法进行研究。

基于核方法的模糊聚类算法

将核方法的思想推广到模糊C 均值算法,构造了基于核函数的模糊核C 均值算法,使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构,并指出一阶多项式模糊核C 均值算法等价于模糊C 均值算法.人工和实际数据的实验结果表明,与模糊C 均值算法相比,模糊核C 均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类.

基于核方法的敏感信息过滤的研究

在深入分析敏感信息过滤任务的特点和难点的基础上,针对现有一般的信息过滤方法的不足,提出了一种利用敏感词的组合信息来改进过滤效果的思想。进而,研究了在核方法的框架下特征共现行为建模的原则并提出了复合ANOVA核来刻画特征组合行为。通过真实信息过滤环境中的测试评估,显示了此敏感信息过滤方法的有效性。

焦化炉工艺校核方法的研究

对原工艺校核方法的局限性进行了理论分析，通过对焦化炉管内外 过程模拟的研究，提出了以校核管内停留时间、炉出口热转化率和管内壁壁温三影响炉管结 焦速率参数为核心的计算方法，用Visual Basic编辑了一个计算软件，出口热转化率模拟结 果通过了动态实验考核，炉膛温度、入口压力等模拟结果同现场标定及操作统计进行了对比 ，提出了利用软件对设计工况下关键工艺参数的极限变化区间进行判断的设计思路。

用于图分类的组合维核方法

对图等内含结构信息的数据进行学习,是机器学习领域的一个重要问题.核方法是解决此类问题的一种有效技术.文中针对分子图分类问题,基于Swamidass等人的工作,提出用于图分类的组合维核方法.该方法首先构建融合一维信息的二维核来刻画分子化学特征,然后基于分子力学的相关知识,利用几何信息构建三维核来刻画分子物理性质.在此基础上对不同维度的核进行集成,通过求解二次约束二次规划问题来获得最优核组合.实验结果表明,文中方法比现有技术具有更好的性能.

基于核方法的连续动作Actor-Critic学习

强化学习算法通常要处理连续状态及连续动作空间问题以实现精确控制.就此文中结合Actor-Critic方法在处理连续动作空间的优点及核方法在处理连续状态空间的优势,提出一种基于核方法的连续动作Actor-Critic学习算法(KCACL).该算法中,Actor根据奖赏不作为原则更新动作概率,Critic采用基于核方法的在线选择时间差分算法学习状态值函数.对比实验验证该算法的有效性.

基于核方法的中文实体关系抽取研究

命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题之一。该文探讨了核方法在中文关系抽取上的有效性问题,主要分为三部分:研究了在卷积树核中使用不同的语法树对关系抽取性能的影响;通过构造复合核检查了树核与平面核之间的互补效果;改进了最短路径依赖核,将核计算建立在原最短依赖路径的最长公共子序列上,以消除原始最短路径依赖核对依赖路径长度相同的过严要求。因为核方法开始被用于英文关系抽取时,F1值也只有40%左右,而我们在ACE2007标准语料集上的实验结果表明,只使用作用在语法树上的卷积核时,中文关系抽取的F1值达到了35%,可见卷积核方法对中文关系抽取也是有效的,同时实验也表明最短路径依赖核对中文关系抽取效果不明显。

基于模糊支持向量机和核方法的目标检测方法研究

介绍了模糊支持向量机(FSVM)理论,利用FSVM理论解决一般场景图像中的目标检测问题,并利用统计学习理论和支持向量机方法研究中形成的新的机器学习方法——核方法,研究FSVM的隶属度确定问题。实验表明,本算法具有较高的识别精度。本方法既具有针对性,又在理论上具有一般性,对推动模糊支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义。

基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法

针对分类型属性数据的聚类问题 ,将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c -均值算法 ,构造了基于核函数的模糊核c -均值聚类算法 .该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息 ,并且避免了模糊k modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点 ,提高了聚类的精确度和稳定性 ,同时该算法对模式 (类中心 )的初始值选择不敏感 .

基于稀疏化核方法的非线性动态系统在线辨识

为了抑制辨识模型阶数的不断增长,适应系统的时变动态特征,以滑动时间窗为基本建模策略,提出了一种具有自适应正则化因子的核超限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)在线辨识方法。通过构建新的目标函数,使得正则化因子可以随着系统动态而改变,保证了模型在不同的非线性区域拥有不同的结构风险;通过构建统一的学习框架,在保证每一次训练迭代中学习过程稀疏化的同时,实现了核权重系数与正则化因子的同步更新。实验结果表明,提出的方法相比与其他基于KELM的在线序贯学习方法,在有无噪声的情况下,均可以有效提升辨识精度,并且具有更好的稳定性。

核方法及其在模拟电路故障诊断中的研究进展

模拟电路故障诊断对电子设备的可靠性具有重要意义。由于模拟电路响应的连续性、非线性和元件参数容差的存在以及模拟电路故障形式的多样性和复杂性,使得模拟电路故障诊断一直是电路研究领域的热点与难点问题。首先对传统故障诊断方法和现代故障诊断方法的基本原理进行了介绍,并对以上方法的特点和不足之处进行了总结与分析。此后从基本原理、研究现状等方面对基于核方法的模拟电路故障诊断进行了详细的介绍与分析。最后对核方法应用于模拟电路故障诊断方面时存在的问题及发展方向进行了探讨。

面向信息特征模式识别的核方法研究综述

面对网络大数据的挑战,特征信息的模式识别已成为信息情报领域的研究热点。本文对模式识别的现状进行了剖析,研究了现广泛运用于信息模式识别中的核方法。梳理并对比分析了核方法的各种算法理念与思想,介绍了核算法的设计、核函数的构造与核参数的选择方法,特别探讨了在网络舆情信息模式识别中的应用前景。

基于核方法的探地雷达目标特征提取方法

把核方法引入探地雷达目标特征提取中,先对雷达特征数据进行基于核的非线性变换投影到高维空间;然后在高维空间应用传统的探地雷达目标特征提取方法(LDA方法和PCA方法)提取雷达数据特征。对PCA、LDA、基于核方法的PCA和基于核方法的LDA四种探地雷达目标特征提取方法进行对比研究,对实测数据处理的结果表明:无监督的学习方法不适合探地雷达目标特征提取,所提基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法效果最好。并详细阐述了基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法。

临床生物化学检验的实验操作与能力量化考核方法

目前全国医疗机构临床实验室正在进一步贯彻卫生部2006年颁布的《医疗机构临床实验室管理办法》，将国际标准化组织指定的实验室标准化管理文件《医学实验室质量和能力的专用要求》（ISO15189）正式转化为中国的国家标准（GB／T22576），标志着中国医学实验室管理迎来了一个新的里程碑，将对医学检验传统教育带来巨大的挑战。

同步相量测量装置的一种异地校核方法

提出利用对晶振信号进行整数分频并结合GPS同步时钟生成相量测量装置(PMU)异地同步校核中基准信号的方法。通过分析可知,只要晶振频率足够高,生成的基准信号就有足够高的精度,而且信号的参量具有良好的可调节性。该方法可有效解决PMu测量网络中异地同步校核和自校核问题。