基于灰色关联度分析-极限学习机的低阻油层及水淹层测井识别——以渤海P区块馆陶组为例

历经近20的开发,渤海P区块进入高含水期,馆陶组发育的大量低阻油层与水淹层在测井曲线形态上差异不明显。为了精确进行水淹层识别以及水淹层等级划分,采用了机器学习算法。首先采用灰色关联度分析,筛选低阻油层和水淹层识别的敏感参数曲线;其次构建了极限学习机水淹层识别模型,对模型进行训练,获取最优参数。将其应用于实际资料处理,结果表明,基于灰色关联度分析极限学习机的低阻油层及水淹层测井识别方法对低阻油层与水淹层的预测精度较高,符合率达89.3%,远远优于未经过灰色关联度分析筛选的预测结果,具有实际应用价值。

SHA-1在对象-关系访问层设计中的应用

在对象-关系访问层设计时,将对象标识(OID)的生成过程封装在该层的对象标识管理器(OIDM)中,可以大大提高应用程序的可移植性。分析对象-关系访问层体系结构和OID生成策略,128位随机数算法生成的OID已不适应数据信息量不断增加和海量数据存储的需求。根据160位SHA-1算法的特性,将该算法应用于对象-关系访问层设计,分析其可行性,并给出算法应用的Java实现模型。

半刚性基层抗裂性评价指标的灰色关联度分析

应用灰色关联度法分别计算了半刚性基层材料最大干缩应变与目前常用的干缩抗裂性评价指标间的关联度以及最大温缩应变与目前常用的温缩抗裂性评价指标间的关联度.结果表明,采用干缩能抗裂系数和温缩能抗裂系数能更好地反映半刚性基层材料的收缩开裂特性,该组指标评价半刚性基层材料抗裂性更为合理.