噪声预测点到飞行轨迹的最短距离测算

应用三角摄影测量的基本原理探讨了采用多台摄像机对飞机进行三维交会定位的思想。根据成像系统的共线方程推导了飞机定位的数学模型及其最小二乘解。综合考虑飞机的飞行特点,制定了与之相应的分区域接力测量系统;并应用该系统成功得到了飞机起飞着陆阶段的飞行轨迹。基于采样数据时间上的延续性和规律性,提出了一种变时间步长的搜索逼近算法,优化了预测点到飞行轨迹的最短距离计算过程。实验表明,基于摄像测量的飞机定位与轨迹测量方法可行、结果稳定,可与机载GPS相互补充。基于变时间步长的搜索逼近算法可大大减小计算工作量,提高效率。

基于姿态估计的滑翔类制导炸弹目标的未来点预测方法

滑翔类制导炸弹已经成为要地防空面临的重要威胁,如何精准预测该类型目标轨迹及未来点是现代防空火控解算的关键问题。提出了一种基于姿态估计的滑翔类制导炸弹目标未来点预测方法。首先,在目标现在点估计的基础上,推算出目标姿态坐标系,并在姿态坐标系受力分析的基础上,建立目标机动平面;然后,在机动平面内建立阻力、升力可迭代的动力学微分方程;最后,将机动平面内获取的预测点转换到状态估计坐标系获取最终结果。实验结果表明,相较于传统方法,该方法对目标未来点的预测精度提高了37.2%~65.5%,对滑翔类制导炸弹目标的轨迹预测更加有效。

海上深层薄“甜点”储层预测——以Z气田H4—H5层为例

特低渗气藏的有效开发难度大,“甜点”预测及开发井位设计是低渗气藏有效开发的关键。使用梯度-90°相移技术对特低渗储集层进行了精细刻画,得到了砂体厚度图;在此基础上,通过微观和测井资料分析,明确“甜点”发育的类型及成因。在“甜点”发育模式的指导下,采用梯度波谷和属性定性识别孔隙型“甜点”发育区,采用最大似然属性和裂缝密度识别裂缝型“甜点”发育区。研究区H4层主要发育孔隙型“甜点”,平面上位于研究区北部和东部,纵向上位于H4b2和H4b3小层。H5层发育裂缝型和孔隙型“甜点”,平面上位于研究区南部,纵向上位于H5a3和H5a4小层。孔隙型“甜点”分布受控于有利沉积相带区,裂缝型“甜点”主要发育在靠近断裂附近和翼部构造强挤压区。基于“甜点”刻画结果,部署2口多底井,试验井大斜度段位于H5a层,水平段分支部署在H4b层,兼顾H4和H5“甜点”,实现特低渗气藏的有效开发。本研究方法对深层发育薄“甜点”的特低渗气藏“甜点”预测和开发方案编制具有参考意义。

民居建筑室内空间热环境多点能耗精准预测

在民居建筑室内热环境多点能耗预测时,若不能有效确定热环境下室内当前状态下舒适程度,会直接影响能耗预测精度。因此,提出考虑舒适度的民居建筑室内空间热环境多点能耗预测方法。根据室内状态建立民居建筑内热环境模型,采用主元分析法获取能耗评价指标,构建热环境下室内能耗指标评价体系,并利用指标建立评价模型,从而确定室内当前热环境能耗;将确定指标作为模型输入向量,利用RBF神经网络构建室内能耗多点预测模型;通过建立的模型实现对民居建筑室内空间多点能耗的精准预测。实验结果表明,所提方法开展室内能耗多点预测时,预测精度高、效果好。

船载投料系统饲料颗粒流落点预测

【目的】为解决网箱养殖中使用船载投料系统的饲料颗粒流落点控制问题,提出一种用于实时分割饲料颗粒流轨迹并精确预测其落点的方法(MLBP)。【方法】考虑到输料管管内参数及饲料颗粒流出口参数获取难度较大,本研究采用高速相机获取饲料颗粒流轨迹图像,并利用提出的混合网络模型分割饲料颗粒流轨迹,以获取轨迹关键信息;为准确预测饲料颗粒流落点,利用BP神经网络的优势,将轨迹信息及投料口高度作为其输入,实现饲料颗粒流落点的预测。【结果】与相关研究方法对比,结合混合网络模型与BP神经网络的MLBP方法的系统单次运行时间降低95%,同时落点预测准确度达到96%,落点的平均误差范围与平均误差百分比也分别降低32.0%和30.5%。【结论】本研究提出的MLBP方法预测精度及实时性均能满足网箱投饵作业需求,可为相关研究提供参考。

基于区块链和联邦学习的运单准点预测算法

为了克服平台之间数据分布差异性带来的训练结果不理想,提出了一种带客户端漂移控制的动量加速联邦学习算法,利用采集的运单数据对改进算法进行验证。实验结果表明:在不同的数据分布情况下,改进的联邦学习算法相较传统的联邦平均算法(FedAvg)在性能方面得到了提高,其中收敛速度最高提升36%,F_(1)值最高提升5.7%。

南阳凹陷砂砾岩体甜点区预测及效果

南阳凹陷黑龙庙地区砂砾岩体规模小,多期砂体叠置,沉积期次划分难,非均质性强、甜点区难以预测。为此,利用可视化技术对三维地震资料进行精细构造解析与古构造恢复,研究砂砾岩体成因。在对5口井层序地层划分基础上,依据砂组-砂体的沉积旋回性与地震反射结构,划分砂砾岩体沉积期次;通过岩石物理分析与正演模拟明确砂砾岩体地球物理响应特征。通过井点处扇根、扇中、扇端地震反射特征与相同层位其他点处的地震反射特征进行相关分析,确定扇根、扇中、扇端的平面分布;实测砂砾岩体岩性、物性参数与波阻抗属性,交汇分析确定有效区分砂砾岩与泥岩的波阻抗属性的值域。依据高精度反演得到的波阻抗数据体,在砂砾岩体储层波阻抗值域及顶底反射层位控制下,求出有效储层厚度与分布,圈定砂砾岩体储层甜点区的范围。以此为依据在其甜点区上部署的HL1井日产油5.46 m 3,预测结果与实钻井一致。

基于因子分析的页岩油储层“甜点”预测与主控地质因素分析

为提高页岩油储层“甜点”预测的准确性,针对页岩油产量影响因素众多,且构建页岩油储层“甜点”变化的综合指数困难等问题,开展了页岩油影响因素与产量之间的相关性分析;利用因子分析所构建的主因子进行了页岩油储层“甜点”预测,利用因子分析进行了页岩油储层主控地质因素分析。结果表明:1)短周期统计的产量与孔隙度×饱和度、泥质含量及总有机碳含量等地质“甜点”参数相关性较好,能反应页岩油储层“甜点”的变化;2)利用因子分析构建的2个主因子与页岩油储层“甜点”指数的相关性较好,能反应研究区页岩油储层“甜点”的变化,降低了页岩油储层“甜点”预测的复杂度;3)页岩油储层“甜点”的第1主控地质因素为地层压力异常值,它代表了页岩油生产的地层能量;第2主控地质因素为储层中页岩油的丰度,它代表了页岩油含量;而黏土含量对页岩油产量有着负面的影响。以上成果认识,对页岩油储层的勘探与开发具有一定的指导意义。

准噶尔盆地白家海凸起侏罗系西山窑组煤岩气“甜点”储层智能综合预测技术

为了解决准噶尔盆地白家海凸起侏罗系西山窑组煤岩厚度小、气源断裂垂向断距小导致的地震资料信噪比低及煤岩气“甜点”储层预测难度大的问题,提出了“五步法”逐级控制的测井-地质-地震一体化智能综合预测方法。研究结果表明:①“五步法”是利用构造保边去噪和谐波高频恢复处理技术提高叠前CRP道集的信噪比和分辨率;通过调谐厚度法和分频智能反演法相结合定量预测煤岩厚度分布;利用深度学习智能断裂检测技术预测气源断裂展布特征;基于煤岩流体替换对不同含气饱和度时的AVO特征进行分析,通过含气饱和度预测含气分布范围;采用叠合分析法预测“甜点”储层,即位于断鼻(或断块)、煤岩厚度大,存在气源断裂及含气饱和度高于50%的叠合部位。②研究区“甜点”主要分布在北部走滑断裂的南北两侧断鼻或断块圈闭中,共发育31个煤岩气“甜点”区,累计面积达231.9 km^(2),其中走滑断裂北侧的5个“甜点”储层勘探潜力更大。③依据“五步法”部署的预探井与实钻井考核指标的吻合率达92%;对部署的水平井井轨迹进行了优化设计和动态监控,提高了单井产能。

面向点击率预测的自注意力深度域嵌入因子分解机

点击率(CTR)预测通过预测用户对广告或商品的点击概率,实现数字广告精准推荐。针对现有CTR模型存在原始嵌入向量未精化、特征交互方式偏简单的问题,本文提出自注意力深度域嵌入因子分解机(self-attention deep field-embedded factorization machine,Self-AtDFEFM)模型。首先,通过多头自注意力对原始嵌入向量加权,精化出关键低层特征;其次,构建深度域嵌入因子分解机(FEFM)模块,设计域对对称矩阵以提升不同特征域之间的交互强度,为高阶特征交互优选出低阶特征组合;再次,基于低阶特征组合构建深度神经网络(DNN),完成隐式高阶特征交互;然后,围绕精化后的嵌入向量,联合多头自注意力与残差机制堆叠多个显式高阶特征交互层,通过自注意力捕获同一特征在不同子空间上的互补信息,完成显示高阶特征交互;最后,联合显式与隐式高阶特征交互实现点击率预测。在Criteo和Avazu两大公开数据集上,将Self-AtDFEFM模型与主流基线模型在AUC和LogLoss指标上进行对比实验;为Self-AtDFEFM模型调制显式高阶特征交互层层数、注意力头数量、嵌入层维度及隐式高阶特征交互层层数等参数;对Self-AtDFEFM模型进行消融实验。实验结果表明:在两大数据集上,Self-AtDFEFM模型的AUC、LogLoss均优于主流基线模型;Self-AtDFEFM模型的全部参数已调为最佳;各模块形成合力以促使Self-AtDFEFM模型性能达到最优,其中显示高阶特征交互层的作用最大。Self-AtDFEFM模型各模块即插即用,易于构建和部署,且在性能与复杂度之间取得平衡,具备较高实用性。

页岩油甜点预测技术研究现状及发展趋势

页岩油是我国重要的油气接替类型。基于此,文章总结了页岩油概念、页岩层系层序划分与对比、页岩储层地震响应特征和岩相、裂缝、脆性和地应力等甜点地震预测方法。目前通过页岩储层AVO属性、叠前弹性参数等对页岩油地震响应特征进行总结;介绍了利用叠前弹性参数预测岩相、提出了基于相干、曲率、吸收系数、多方位角地震AVA反演等敏感属性的裂缝预测方法;利用脆性矿物含量或者应力实验结果和弹性敏感参数来进行页岩储层的脆性评价、利用叠前反演进行地应力预测。最后,展望了页岩油地震响应特征和甜点预测发展趋势。

考虑兴趣序列和特征交互的司机点击率预测模型

车货匹配平台中存在着大量的车货信息,通过对历史数据的分析和处理,能够预测司机点击货物的概率(司机点击率预测),从而为司机推荐货物。据了解,目前还没有研究项目将点击率预测与车货匹配结合起来,更不要说基于此来考虑车货信息中的兴趣序列和特征交互问题。因此,在车货匹配的背景下,文章提出了一种考虑兴趣序列和特征交互的司机点击率预测模型——深度兴趣交互网络(Deep Interest Interaction Network,DIIN)。一方面,在司机兴趣抽取模块中利用Bi-GRU和SENet从司机的历史行为中推断出司机的兴趣点;另一方面,在车货特征交互模块中利用FM和Res Net同时建模低阶和高阶特征交互。通过对某车货匹配平台的数据集进行实验,结果表明模型DIIN与基准模型相比具有更好的性能,即使与DIEN模型相比,在AUC和Log Loss两个评价指标上,模型DIIN分别提升了3.5个百分点和1.8个百分点。这不仅证明了将深度学习和点击率预测用于车货匹配的可行性,也证明了挖掘历史数据中的序列关系和特征交互有助于预测车货匹配中司机点击货物的概率。

三塘湖盆地条湖-马朗凹陷煤层气甜点预测

三塘湖盆地煤层气勘探开发工作仍处于初期阶段,通过建立煤层气资源地质工程一体化评价方法,预测煤层气开发甜点区。结果表明,条湖-马朗凹陷煤层气赋存条件优越,9^(#)煤层主体埋深600~2600 m,含气量1.3~4.5 m^(3)/t,煤层厚度5.0~60.9 m,构造较为简单,顶底板岩性均以泥岩为主。优选煤层厚度、埋藏深度、顶底板岩性、构造、沉积相带、孔隙度、渗透率、脆性指数、破裂压力、泥质含量10个参数作为评价指标,预测煤层气甜点区(Ⅰ类区)主要分布于条湖凹陷东北部和马朗凹陷西部。

基于多因素解纠缠的用户—兴趣点联合预测

用户—兴趣点预测问题基于在线用户的历史签入记录来判断用户是否会签入特定兴趣点,但用户—兴趣点数据存在长尾分布现象。针对该数据稀疏性问题,一些研究人员将地理效应和地理序列效应通过自监督学习进行解纠缠表示,以提升兴趣点预测任务的可解释性和准确性。文章引入语义序列效应,提出一种改进的解纠缠图嵌入模型,该模型利用兴趣点在地理空间和语义空间的成对约束,基于地理坐标空间和语义类别空间中影响因素的特征表达、特征修正、特征解耦合和多层感知机融合,在地理层面上结合语义层面更好地预测用户对兴趣点的访问情况。实验结果表明,该方法在签入稀疏的数据集上依然能够取得良好的预测效果。

月海油田海南20区块沉积特征及“甜点”预测

文中以辽河坳陷月东-海南构造带南段的月海油田海南20区块东营组油层为研究对象,综合区域钻井、测井、岩心、地震及分析化验资料,在海南20区块开展了精细的沉积特征研究,识别出扇三角洲和辫状河三角洲2种沉积相类型,进一步识别出6种亚相类型。在沉积相研究基础上,通过分析储层的测井曲线敏感参数变化,定量表征了研究区内优势储层的电阻率及波阻抗响应阈值,并应用基于地质统计学的电阻率反演预测技术,对目的层东营组储层“甜点”进行了约束反演,成功解决了薄互层复杂油藏储层“甜点”预测问题,对同类地区的勘探开发具有重要借鉴意义。

沁水盆地榆社—武乡区块二叠系煤系页岩储层地质建模及“甜点”预测

沁水盆地煤系页岩气资源丰富,但勘探开发处于初期阶段。基于钻井、测井和地震解释资料,结合有机地球化学与储层物性实验测试数据,通过三维地质建模技术,建立了沁水盆地榆社—武乡区块二叠系山西组底部—太原组上部煤系页岩地质模型,并预测了煤系页岩气“甜点”区。研究结果表明:(1)沁水盆地榆社—武乡区块石炭系—二叠系煤系地层模型反映了煤系页岩储层的发育主要受控于构造活动,呈“东浅西深、整体连续”的分布格局。(2)基于序贯指示法建立沉积相模型,指示研究区在太原期—山西期由海陆过渡相转变为近海陆相沉积环境,为稳定优质页岩储层的形成提供了有利的沉积环境。(3)通过相控属性建模实现了储层参数空间分布模拟和精细表征,泥地比、孔隙度、含气量、总有机碳含量和镜质体反射率的平均值分别为0.57,10.02%,1.21 m^(3)/t,2.18%,2.45%,揭示了研究区煤系页岩较好的储集能力、含气性、有机质丰度和资源潜力,脆性指数模型指示出页岩压裂后的有利区带。(4)在精细三维地质建模的基础上,将三维网格单元赋值积分,计算研究区二叠系煤系页岩气地质资源量为1 344.98×10^(8)m^(3),运用层次分析法和模糊评价法预测页岩气“甜点”区,Ⅰ类“甜点”区为地质与工程双重甜点,分布于研究区东北部、中部和西北部局部区域。

鄂尔多斯盆地东缘木瓜区下石盒子组致密砂岩储层甜点预测

鄂尔多斯盆地东缘神府木瓜区上古生界属于典型的致密砂岩气藏,储层甜点受岩性、物性多重因素控制。下石盒子组盒8段为辫状河沉积,砂岩与泥岩波阻抗差异小,因此常规波阻抗反演方法和地震属性难以达到有效储层预测。通过神经网络技术,对下石盒子组致密砂岩储层进行预测,应用效果较好,为该技术的推广应用提供了依据。

基于多粒度特征交叉剪枝的点击率预测模型

在推荐系统中,学习有效的高阶特征交互是提升点击率预测的关键.现有的研究将低阶特征进行组合来学习高阶交叉特征表示,导致模型的时间复杂度随着特征维度的增加呈指数型增长;而基于深度神经网络的高阶特征交叉模型也无法很好地拟合低阶特征交叉,影响预测的准确率.针对这些问题,提出了基于多粒度特征交叉剪枝的点击率预测模型FeatNet.该模型首先在显式的特征粒度上,通过特征剪枝生成有效的特征集合,保持了不同特征组合的多样性,也降低了高阶特征交叉的复杂度;基于剪枝后的特征集合,在特征元素粒度上进一步进行隐式高阶特征交叉,通过滤波器自动过滤无效的特征交叉.在2个真实的数据集上进行了大量的实验,FeatNet都取得了最优的点击率预测效果.

东海M构造中深层低渗气藏“甜点”预测技术

近年来,构造-岩性复合型油气藏已逐渐成为东海“扩储增产”的重要领域,提高“甜点”储层钻遇率对于勘探开发一体化设计的部署与落实具有重要意义。研究区低渗气藏储层厚、埋深大,内部非均质性强,孔渗关系复杂,地球物理响应特征差异小,亟待开展低渗气藏“甜点”储层的精细表征研究。以地震岩石物理为驱动,利用杨氏阻抗Eρ区分碎屑岩储层与非储层,通过分类寻优认为,剪切模量μ为洁净、粗粒、高渗透率优质储层的综合敏感弹性因子。为了削弱岩石骨架孔隙度的影响,采用高灵敏烃检因子Fρ开展烃类检测,最终结合岩性、“甜点”和烃检属性体以精细表征优质“甜点”储层富集区。应用效果证实:该方法的“甜点”预测吻合度达到86.07%,为井位部署和轨迹优化提供了重要依据,可推广至类似区块以供借鉴。

西湖凹陷中部深层甜点气藏发育条件与分布预测

深层致密气藏特征及甜点分布预测是制约油气高效勘探与开发的关键问题。通过铸体薄片、扫描电镜、激光微区碳氧同位素、天然气碳同位素及含烃包裹体测温等实验分析,结合测井及地震资料,论述西湖凹陷中部深层甜点发育条件及分布规律。结果表明:①中部Y构造花港组发育厚层洁净粗粒砂岩,次生溶孔发育且孔喉半径集中,4200~4500 m发育大量特低孔低渗甜点;②心滩微相优质砂体、有机酸溶蚀改造及晚期高熟气强充注是Y构造深层规模成藏的关键,H3气藏为先致密后成藏气藏,断砂耦合控制了强溶蚀区的发育且利于晚期高熟气的充注,邻近断层处形成局部甜点;③地质-地球物理联合预测显示H3砂组高气饱甜点主要分布于F1断层上盘,平面预测结果与实钻结果吻合好。基于成藏模式形成的地质-地震甜点预测技术,能明显提高深层/超深层复杂地质条件下的甜点预测精度,对深层、少井区甜点预测具有推广借鉴意义。