基于MCMC的页岩气藏压裂缝网不确定性反演法

水平井体积压裂是实现页岩气经济开发的有效手段。水力压裂能够形成三维立体复杂裂缝网络,改善页岩气藏渗流环境,但由于页岩气藏基础参数的不确定性,尤其是复杂的孔渗条件、地层温压系统及非线性渗流机理给页岩气压裂缝网反演带来了极大的不确定性,导致准确评估页岩气藏压裂效果困难。本文首先构建了联合直线分析法和图版拟合法的缝网参数确定性反演方法,然后讨论了缝网反演所需基础参数的不确定性,以此提出一种基于马尔可夫-蒙特卡洛方法(MCMC)的页岩气藏压裂缝网不确定反演方法,通过随机生成基础参数样本集,利用确定性方法解释不同样本集下的缝网关键参数,给出其多组合性及概率分布。最后,结合我国西南地区某页岩气区块一口体积压裂水平井的生产动态,明确了压裂缝网四个关键参数的不确定性排序,并反演出了关键参数值及P10、P50、P90的概率结果,评价了由于基础参数的不确定性对压裂缝网参数解释结果的影响程度,对页岩气藏压裂效果评价及合理开发对策制定提供了较全面的实际指导。

计及MCMC方法的电网概率检修计划指标优化模型

电力检修是保证电力系统正常运行的重要环节,有效的电力检修计划安排将大幅提升电网运行的可靠性。通过设备状态分级、设备运行年限、设备运行成本等指标构建概率检修模型,实现检修计划的优化,采用概率检修计划优化策略提高电网可靠性和经济性指标,并在检修模型采用马尔可夫链-蒙特卡洛法用于提高模型准确度。最后通过仿真对概率检修模型与传统检修模型进行分析比较,在确定最优检修概率的同时,突显了概率检修模型的优越性,为电力产业价值链体系中电力检修环节的完善提供理论基础。

基于标值点过程的遥感影像道路网络提取

针对高分辨率遥感影像道路网络的特点,采用基于贝叶斯理论的全自动方法从遥感影像中提取道路。根据道路的局部和全局特征,使用标值点过程对道路建模,采用结合可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗算法的模拟退火算法优化求得全局最优解。提出新的预处理方法得到道路的位置和方向信息,提出基于预处理的生灭转移核以降低算法的搜索空间,提出基于连接的移动转移核以加快算法的收敛速度。实验结果表明,该方法可以快速、有效地从不同的遥感影像(光学、SAR)提取道路网络。

不同缺失场景下各缺失值不同处理方法的结果比较

目的收集四川省肿瘤医院头颈部肿瘤患者住院病案信息数据,探讨不同缺失场景下数据缺失值通过完成者数据集法、期望-极大化法(EM)、马尔可夫链-蒙特卡洛法(MCMC)3种方法处理后的标准化住院天数对标准化住院费用对数值的回归系数估计值r的优劣。方法运用R 3.4.1软件,采用蒙特卡洛模拟,通过设定缺失比例和缺失机制模拟不同场景的缺失数据集,运用完成者数据集法、期望-极大化法、马尔可夫链-蒙特卡洛法估计不同缺失场景的模拟数据集中标准化住院天数对标准化住院费用对数值的回归系数估计值r,并与完整数据集的回归系数估计值r_c结果进行比较,从准确度(各种方法估计的r与r_c比较)和精确度(各种方法的r的变异程度s)两个角度进行评价。结果 3种缺失值处理方法的优劣在不同的缺失场景中均有所差异,完全随机缺失(MCAR)和随机缺失(MAR)(1∶2)机制下,当缺失比例小于30%时3种方法的估计值r均在可接受范围(r_c±0.5s_c);MAR(比例=2∶1)机制任意缺失比例下3种方法的估计值r均在可接受范围内;任意缺失场景下用EM法估计的r的标准误s最小,且与r_c的标准误sc最为接近。结论在选择缺失值处理方法时,应该考虑数据的缺失比例和缺失机制。

优化变结构径向基函数网络研究及其在MDEA水溶液CO_2吸收能力预测中的应用

CO_2排放导致的全球气候变化日益受到关注,通过技术手段解决温室效益被广泛讨论。MDEA溶液吸收烟气中CO_2是1种传统有效的减排技术。因此,在工程设计、操作和优化中,MDEA溶液在不同条件下CO_2吸收能力的预测至关重要。本文提出新型可逆跳跃马尔可夫-蒙特卡洛法优化的变结构径向基函数网络模型。并用该模型关联文献中的CO_2-MDEA-H_2O体系在压力0.1～4559.5 kPa和温度298～393 K之间的气液平衡数据。经随机抽取的8组数据验证,模型推算结果与实验数据十分接近.该模型精度可满足工程设计要求。