基于机器学习的短生产周期碳酸盐岩气井产量预测研究

针对传统时间序列模型无法对短生产周期天然气井进行产气量预测的问题,首先采用机器学习的近邻传播算法对天然气井进行无监督聚类,划分井群;再结合井群的地质和工程参数开展主成分分析,捕获影响产气量波动的关键因素;随后采用极大似然估计方法求解气井所属井群类别,并依托所属类别聚类中心生产数据训练时间卷积神经网络,预测天然气井未来短期内的产气量。结果表明:基于机器学习的气井产量预测模型预测误差平均为5.53%,相较于传统的长短期记忆网络(误差平均为8.98%)和门控循环网络(误差平均为9.06%)预测误差更小,表明该模型能够应用于开发周期相对较短的碳酸盐岩气井的产量预测。研究成果对于机器学习在油气藏开发方面的应用研究具有重要意义。

用糙米代替玉米饲喂杜湖猪的初步研究

我场历年来一直以玉米作为猪的主要饲料,而稻谷是场区的主要粮食作物。大米和玉米都属谷物类饲料,其营养成分相近。以糙米代替玉米喂猪对于利用本场资源、就地实现粮食转化、降低生猪饲料成本、提高场区综合效益具有重要意义。为此,我们于1992年11月28日至1993年1月5日在本场进行了糙米代替玉米饲喂杜湖猪的短期试验。

浅论中国陶瓷雕塑艺术的现状及未来

现代陶瓷雕塑作品创作在创新理念方面有许多问题。中国的现代陶瓷雕塑与传统陶瓷雕塑相比,存在的重要差距之一就是对创新重视不够。陶瓷雕塑家要加强创新意识,不断提高修养。文章针对当今陶瓷艺术重技法轻观念、重工艺轻造型、重画瓷轻雕塑等问题,对陶瓷雕塑艺术的设计与审美进行重新考量,希望能促进陶瓷雕塑艺术的创新与发展。

韩原线钢轨擦伤地段廓形修复的研究和实施

为了适应韩原线提速运行的要求,针对韩原线部分地段钢轨顶面擦伤、垂磨、肥边、光带不均匀等实际病害和车间班组人员、机具等现实情况,积极组织相关技术人员进行现场调查,并结合钢轨修理的理念,确定了钢轨"廓形修复"的思路,制定了详细的打磨修理作业方案并组织实施,及时消除了行车安全隐患,同时,为韩原线提速运行奠定了坚实的基础。

邻域信息增强的MLSTM在储层参数预测中的应用研究——以非均质性碳酸盐岩为例

储层参数——孔隙度、渗透率及含水饱和度的准确预测是储层精细评价和油气勘探的重要基础.传统的储层参数预测技术主要依托由测井资料建立的经验公式或简化的地质模型,未充分考虑测井曲线间的非线性关系,在复杂储层上的泛化能力弱.考虑到碳酸盐岩储层的强非均质性以及测井数据的地层深度序列特点,本文提出一种融合邻域信息的多层长短期记忆神经网络(FN-MLSTM),解决碳酸盐岩储层参数预测问题.首先采用主成分分析法(PCA)对测井数据提取独立特征;利用K-Means算法及其优化技术进行无监督聚类,实现井群的优化划分;融合划分产生的邻域信息,搭建多层长短期记忆神经网络(MLSTM),实现对储层参数的准确预测.实验表明,本文提出的预测模型在某地区22口井测试集上的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)均优于长短期记忆网络(LSTM)、深度神经网络(DNN)、极限梯度提升树(XGBoost)和随机森林(RF),展现了在储层参数预测任务上的优异性能.此外,消融实验结果表明邻域信息的融入有效地提升了模型的预测精度.

基于迁移学习的非均质储层参数预测方法

针对传统储层参数预测方法常忽略渗流机理和参数相关性的问题,提出了一种融合渗流理论与迁移学习的储层参数预测模型。通过SMOTE过采样算法,有效处理了样本不均衡问题;利用随机森林算法建立了岩性及渗流能力判别模型,为储层参数预测提供渗流机理信息;结合参数相关性,运用迁移学习技术搭建储层参数预测模型。结果表明,通过引入岩性和渗流能力判别技术,能够进行储层参数之间的相关性分析,可以有效提升储层参数的预测精度。该模型的储层孔隙度和渗透率的误差为3.51%和15.17%,预测准确率较传统的储层参数预测方法有显著提升。该方法可有效解决非均质储层参数预测难题,为人工智能技术与物理模型结合研究提供参考。