基于正交匹配追踪的深度波数谱分解及其在含油气储层预测中的应用

常规时间域地震属性分析是利用由叠前深度偏移数据转换至时间域的数据,这种转换将造成有效高频信息的损失,为了充分利用深度域资料成像精度高的优势,有必要开展深度域资料属性分析工作。由于深度域波数与频率和波速有关,如何获得高分辨率深度波数谱是深度域地震属性分析的关键。采用基于稀疏反演的谱分解方法,通过建立深度域过完备子波库,利用正交匹配追踪算法提高深度波数谱计算分辨率,通过理论模型的深度波数谱属性计算,并与时频谱属性进行对比,分析含油气储层的深度波数谱变化特征,通过实际资料的深度波数谱属性分析应用,验证利用深度波数谱进行含油气性预测的实用性。结果表明,基于正交匹配追踪算法的深度波数谱分解方法具有较高分辨率,可作为深度域含油气储层预测的高精度手段之一。实际数据应用表明,深度波数谱含油气储层下方出现低波数伴影现象,可作为深度域指示油气储层存在的标志,基于正交匹配追踪的深度波数谱分解方法可有效识别低波数伴影异常,对深度域地震资料进行含油气储层预测。

权重化QR分解的正交匹配追踪算法硬件实现

为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQR-OMP)算法硬件结构,在ZYNQ 7020型号芯片上搭建WQR-OMP SOC系统.WQR-OMP算法在传感矩阵进行QR分解后,根据三角矩阵R中元素的分布特性,通过权重化运算只保留主对角线上的元素而其他余元素归零,得到对角矩阵D,然后近似计算稀疏向量的解.实验结果表明:与基于QR分解的OMP(QR decomposition OMP,QR-OMP)和Batch-OMP算法的硬件结构相比,WQR-OMP算法硬件结构的重构速度更快、存储资源更少.在压缩率为0.25的条件下,WQR-OMP SOC系统对256×256分辨率图像的重构时间为400 ms左右,其速率比仅使用ARM处理器的重构速率提高了约6.3倍.与其他现有研究对比,该系统在Block RAM存储资源消耗较少的情况下,进一步提升了重构速度,适用于存储资源受限的硬件平台.

采用本征正交分解和长短期记忆网络模型的离心泵流场预测

针对流体机械领域中瞬态流场预测的复杂性以及现有本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)模型在时间依赖性预测方面的局限性,引入本征正交分解-长短期记忆网络(POD-LSTM)模型,以提升预测的准确性和效率。通过计算流体动力学(CFD)对二维圆柱绕流进行分析,比较了POD-RBF与POD-LSTM模型在瞬态流场预测性能上的差异。进一步将POD-LSTM模型应用于离心泵瞬态流场预测,详细分析了离心泵叶轮、蜗壳及密封装置的预测效果。计算结果表明:相较于POD-RBF模型,POD-LSTM模型在预测距离训练集较远时刻的流场时性能较优,预测精度较高,压力场的平均相对偏差仅为0.96%;与传统CFD方法相比,POD-LSTM模型在预测离心泵压力场和y方向速度场时的平均相对偏差分别为0.06%、6.07%,计算时间仅为传统CFD方法的0.01%,显著降低了计算成本;POD-LSTM模型的预测结果与CFD模拟结果的一致度较高,验证了其在离心泵流场预测中的精准性。研究可为流体机械领域数字孪生体的构建提供新的技术路径。

多尺度耦合经验正交分解法反演海洋次表层温盐结构

针对提升利用卫星观测海面信息重构三维温盐场精度的问题,本文提出了一种基于多尺度耦合正交分解的三维温盐场重构方法。该方法利用多尺度耦合正交分解对历史温盐剖面进行从大尺度到小尺度的迭代分解,以分层提取不同尺度三维温盐场的特征信息,然后分别建立海洋表面卫星观测与不同尺度的三维温盐场特征信息的重构模型,从而达到三维温盐场重构的目的。本文分别利用多尺度耦合正交分解法与单层正交分解法进行三维温盐场重构,结果显示,多尺度耦合正交分解优于单层正交分解法,且随着分解的层次不断细化,重构温盐场的精度及其垂直梯度精度均呈现明显的提升,其中组合4精度提升程度最高,分别提升了25.57%和27.58%;同时,对比HYCOM模式数据,多尺度耦合正交分解重构方法能有效地捕捉次表层海洋的空间特征信息。总体上,本文耦合经验正交分解法反演的温盐场与Argo温盐场偏差较小,反演精度较好,在空间分布上趋于一致。

天然气水合物注热分解诱发储层变形破坏的正交数值模拟研究

针对天然气水合物热分解而引起的储层失稳破坏机理及影响因素不明确的问题,考虑因水合物热分解引起的地层传热、孔隙流体渗流和固体骨架的变形破坏,建立了水合物沉积层的热-流-固耦合模型及其作用下储层固体骨架的弹塑性本构模型。基于ABAQUS软件的USDFLD子程序进行二次开发,开展正交实验数值模拟,分析注热温度差、水合物沉积层的绝对渗透率和有效主应力差对水合物沉积层近井储层变形破坏影响的敏感性及影响机理。结果表明:对近井储层变形破坏影响的敏感程度由大到小依次为有效主应力差、绝对渗透率、注热温度差;水合物热分解引起的近井储层力学性质劣化和有效应力下降是导致其发生变形破坏的主要原因;有效主应力差越大,等效塑性应变最大值越大,并且受水平地应力非均匀性的影响,近井储层变形破坏最严重的位置始终位于井眼最小水平地应力方向上。该研究成果可为热激法开采天然气水合物或含水合物地层的钻井作业提供借鉴。

基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法

小样本的旋转目标检测是指在样本数少的情况下进行旋转目标检测模型的训练,深度学习在旋转目标检测领域往往需要庞大的样本数和计算算力。现有的基于机器学习的旋转目标检测方法大多有着对目标尺度和姿态敏感的缺点。因此提出一种基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法,来解决小样本的旋转目标检测难题。首先,针对样本不具有各种角度的图片,对样本进行旋转后进行背景填充,这样便于更好的表征学习。其次,提出一种基于正则化正交非负矩阵分解算法对旋转样本的梯度直方图特征进行表征学习。最后,为了测试算法在特征学习后的有效性,利用支持向量机对特征提取后的数据进行训练和测试。实验结果表明本文的目标检测方法在多个数据集中可以取得不错的效果。

巧借正交分解法解决高中物理力学难题

力学是高中物理的重要知识点板块.在学习力学的过程中,我们不可避免地需要对受力物体进行受力分析,此时,我们就可以借助正交分解法将复杂的力逐步分解.所谓正交分解法就是指将力分解成水平和竖直方向的分力,结合受力物体的状态研究分力,解决问题.掌握正交分解法可以极大化地简化力学问题,提高同学们的解题效率和解题正确率.

轴流压气机叶尖三维非定常流动的本征正交分解

为进一步认识跨声速轴流压气机叶尖流场的非定常流动特征,文章针对NASA Rotor 35的非定常数值计算结果,通过本征正交分解法(Proper Orthogonal Composition,POD)对近失速工况下的叶尖非定常流动进行分析。结果表明:本征正交分解法可以将叶尖非定常流动按能量高低进行模态分解。并通过分析各模态系数频谱特性,捕捉到了叶尖流场非定常流动的波动频率及对应模态在叶片前缘沿周向移动的大尺度扰动结构。该方法使用叶尖流场波动频率对应模态进行流场重构,揭示了流场非稳定流动的特征结构。

基于正交分解的介质损耗因数数字测量算法

首先概述了过零点电压比较法、谐波分析法等几种现有的介质损耗因数tanδ数字化测量算法的优缺点,分析tanδ的物理意义及其谐波条件下的定义问题。将电压与电流定义为欧氏函数空间的2个向量,利用正交特性将泄漏电流分解为相互正交的有功分量与无功分量,进而提出了基于正交分解的tanδ数字化测量算法及其简化计算公式。最后分别在电压无畸变、电压含谐波、电压频率波动、采样频率以及采样时间长度变化时,对文中提出的介损测量正交分解法进行仿真验证,并与谐波分析法进行比较分析。仿真结果显示,当电压频率波动与采样数据长度变化时,正交分解法的最大测量误差分别为谐波分析法的23.72%与5.35%;采样频率变化对2种方法的影响相同;在电压频率为50.5Hz时,tanδ实时测量值的波动幅度降低了110倍。该算法物理意义明确,计算简单,测量结果精确、稳定,可用于tanδ的离线测量与在线监测。

基于特征正交分解的梁结构损伤识别

介绍了特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)的相关理论和一种基于特征正交分解的结构损伤识别方法的基本原理,并利用该识别方法对简支梁结构进行了损伤识别数值研究。研究结果发现:基于特征正交分解的结构损伤识别方法能较好地识别出梁结构的损伤位置,并具有一定的抗噪能力。

动力学模态分解和本征正交分解对圆柱绕流稳定性的分析

对雷诺数Re=100下的圆柱绕流非定常流场进行数值模拟,分别采用DMD方法和POD方法对圆柱绕流卡门涡街发展过程中的不稳定平衡阶段、过渡阶段以及稳定极限环阶段进行稳定性分析。分析结果表明:DMD方法准确地提取了不稳定平衡阶段和过渡阶段中的不稳定模态以及频率,在稳定极限环阶段准确提取了脱落涡模态及其高阶谐波模态和频率。DMD方法不仅可以高效提取主要流场结构模态和频率,且可分析相应模态的稳定性,从而得到动力学系统在时间和空间上的主要特征。POD方法中较少的模态包含流场绝大部分的能量,通过对模态系数进行FFT分析,可得到模态频率,但有时会存在多个频率耦合的模态,且POD方法无法判断所提取模态的稳定性,因此,POD方法主要得到的是动力学系统在空间上的主要特征。另外,DMD方法对流动类型范围的适用性更广。因此,在对复杂动力学系统进行稳定性分析时,DMD方法更具有优势。

基于正交分解的MOA泄漏电流有功分量提取算法

监测金属氧化物避雷器(MOA)泄漏电流的根本目的在于监测MOA因老化、受潮等原因引起的有功功耗的增加和发热等状况。本文应用功率理论对MOA泄漏电流的阻性分量进行了分析,指出当电网电压存在谐波时,泄漏电流中只有与电压同形同相仅幅值相差一个比例系数的分量消耗有功功率。然后根据Fryze的经典功率理论,将泄漏电流正交分解为有功分量与无功分量。利用两者在欧氏函数空间的正交特性,提出了一种提取有功电流分量的新算法,并推导出了该算法的数字化简化公式。最后应用五次多项式拟合方法建立了正常与老化状态下MOA的数学模型,通过仿真算例验证了该算法的正确性与有效性。该算法物理意义明确,从根本上克服了电网电压谐波的影响,可用于MOA的带电检测和在线监测。

基于本征正交分解的气动优化设计外形数据挖掘

气动外形的全局优化设计会产生大量的过程数据,其中隐含的设计知识具有较高的挖掘价值.数据挖掘有助于获取直观、可定性描述的设计知识.本文采用基于本征正交分解的数据挖掘方法从气动优化设计的过程数据中获取设计知识,数据挖掘对象为跨音速压气机转子叶片NASA Rotor 37的优化过程数据,该数据由基于粒子群方法的绝热效率最大化优化设计产生.结果表明:基于本文数据挖掘方法获取的设计知识能够直接反映气动外形的变化规律,为叶片的气动外形设计提供参考;数据挖掘的设计知识成功地验证了优化设计结果的有效性.

基于本征正交分解法的液环泵气液两相流场重构

针对液环泵内复杂的气液两相流动、计算量大且优化设计难以进行的问题,提出了采用本征正交分解法进行液环泵内流场的重构分析。采用泰勒多项式对二维叶片型线进行参数化控制,通过对各控制参数进行适量的扰动得到叶片型线样本集。采用VOF模型进行液环泵内气液两相流场的数值模拟,由叶片型线参数及叶轮内流场数据构建样本的快照集,依照几何相似及网格变形方法插值得到各相似点的流场参数,依据本征正交分解(POD)法将快照集分解为正交基的线性组合。由最小二乘法拟合目标叶型所对应的正交基系数,实现了对目标叶片流场的重构。采用POD方法对2BE-203型液环泵内单个叶轮流道的气液两相流流场进行了重构,精确地重构了单个叶轮内流场结构的各个特征,除在气液交界面附近有一定的误差,整体预测结果具有较高的精度,大大减少了流场预估的计算量。

本征正交分解技术及其在预测屋盖风压场中的应用

本征正交分解(POD)是以能量表述的随机场的最优分解,采用瑞利商概念及其极值性质推导了POD原理。根据风洞试验同步采集的风压数据利用POD技术预测了圆拱顶屋盖未布置测压点位置的风压时间序列。对预测风压包括均值、均方根值、极值在内的统计特性,时程曲线以及功率谱与实测风压作了比较。通过采用完全二次型组合法计算屋盖风致响应对所提预测方法的有效性进行了检查。

基于经验正交函数和奇异值分解对东亚季风区跨季度夏季降水距平的订正方法

基于经验正交函数(EOF)和奇异值分解(SVD)方法,作者对IAP9L-AGCM后报的东亚季风区1984～2003年共20年的跨季度夏季降水距平场进行回归订正,并对订正前后降水距平场与实测场间的空间相似性、强度、以及年际变化相关性进行分析.结果表明这两种订正方案均能明显提高夏季降水距平预报场与实测场间的空间相似性和年际变化相关性;而基于EOF的订正方案对强度的订正效果要优于基于SVD的订正方案.此外,在此基础上,我们进一步提出多种订正方法集合的思想.

基于自适应本征正交分解混合模型的跨音速流场分析

采用非线性模型替代线性回归模型响应本征正交分解(POD)基函数的系数,并采用自适应抽样方法确定快照集合,实现了基于自适应POD混合模型的跨音速叶片复杂流动分析及流场拟合.首先通过比较基于线性回归模型和非线性回归模型的基函数系数响应精度,验证非线性回归模型的收敛性和精确性;之后通过与静态抽样方法进行对比,研究分析自适应抽样技术的优越性;最后开展基于自适应POD混合模型的全三维跨音速流场分析及流动拟合.结果表明,采用自适应POD混合模型,不仅能够清晰地识别三维跨音速流场中的敏感流动特征,还能精确地拟合设计空间内任意状态的流场及出口气动参数.

基于地形轮廓面正交分解的三维地形匹配算法

地形辅助导航(TAN)是提高低空(超低空)无人飞行器(UAV)导航精度的一种有效手段。传统的三维地形匹配算法的可靠性差,无法满足工程需求。激光成像雷达能够获得高精度三维数字地形图,有效提高地形匹配辅助导航系统的适应性。文中根据地形轮廓面的正交分解模型,提出了一种适用于激光成像雷达的新型三维地形匹配算法。该算法通过正交分解构造地形特征矢量,通过矢量匹配和在线置信度分析提高地形匹配的可靠性,并进一步结合激光成像雷达和自然地形的特点设计了相应的优化搜索策略。该算法匹配结果置信度高、稳定性好,具有良好的工程应用前景。

基于正交分解法的非平稳随机振动响应计算

为高效地获得非平稳随机振动响应的高精度结果,对过滤白噪声非平稳激励信号用精确积分法获得了K-L分解的精确向量,并对其进行了分析。单自由度和多自由度仿真结果表明,用较少量的K-L向量即可满足精度的要求,尤其对峰值的把握较准确。在二自由度的非线性杜芬剪切系统中利用基于能量的等价线性化方法与正交展开方法进行迭代计算并与蒙特卡洛方法进行比较,仿真结果验证了方法的精确性。

基于失配误差正交分解的稳健自适应波束形成

针对自适应波束形成中期望信号导向矢量的失配问题,该文提出了一种利用失配误差的正交分量来逐步修正期望信号导向矢量的自适应波束形成方法。该方法首先构造两个正交子空间,正交分解失配误差以后,通过引入松弛变量,把修正过程转化为解决迭代的二次凸优化问题。提出的方法没有假定失配误差模约束或概率约束,从而避免了上限估计和概率分布建模。仿真结果验证了方法的有效性。