时序RBF神经网络在地震数据重构中的应用

为了降低采集过程中各种噪声干扰以及老数据的磁带掉粉等因素造成的地震数据异常,处理与地层性质无关的抖动和毛刺干扰.采用时序RBF神经网络在线重构的方法.结果表明:在保留实际信息的前提下能有效的去除地震数据中的异常,使地震相与实际的地质体更加贴近.该方法具有很好的灵活性、及时性和低耗性,重构后的数据更加有利于后期解释工作和油气藏的描述.

潜油电泵机组及井下传感器状态监测技术研究

在石油开采中后期由于井下的温度、压力等非常的高,所以采用潜油电泵机组进行施工,同时需要采用传感器对其实时的进行监测。基于电力线载波通信技术对传感器反应的井下工作环境参数与潜油泵机组工作参数进行地面监测与控制是本文研究的课题,对井下传感器的故障进行分析,提出潜油电泵机组及井下传感器状态监测方法与监测技术的实验研究,可有效的保障深井开采安全进行。