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.

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.

基于本征正交分解和卡尔曼滤波的结构损伤识别

目前已有损伤识别方法难以实现对结构的实时、准确地健康监测,针对这一问题发展了一种基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)与卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)相结合的POD-KF方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。该方法利用KF方法在线更新降阶模型的子空间,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,仅利用结构响应实时跟踪损伤的演化并对其进行定位,不需要耗时的再训练阶段;并以六层剪切型框架为例开展了数值模拟研究,验证了所发展理论与数值算法的有效性,结果表明所提出的方法在减少计算量的同时,能够保证较高的精度,有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和严重程度,且能够有效抑制响应信号中的噪声,同时在处理微小损伤时仍具有较高的精度。

计算Householder变换之行列式的六种解法

本文探讨Householder变换之行列式的几种解法.目的是提高学生综合运用线性代数知识的能力,培养学生灵活掌握并融会贯通整个线性代数知识点的能力.

基于非负正交矩阵分解的多视图聚类图像分割算法

多视图聚类在应对非线性结构数据上具有一定优势,却存在需要后处理和时间效率较低等缺点.针对这一问题,文中提出基于非负正交矩阵分解的多视图聚类图像分割算法.首先,提取图像多视图数据,使用流形学习非线性降维方法获取每个视图的谱嵌入矩阵,构建相应的谱块结构.再设计自适应权值,将谱块结构融合成一致性图矩阵.然后,对一致性图矩阵进行非负正交矩阵分解,获取非负嵌入矩阵.最后,由非负嵌入矩阵获得多视图特征的聚类,进而得到图像分割结果.在5个数据集上的对比实验表明,文中算法在分割精度和时间效率上都有一定提升.

基于本征正交分解降阶的燃耗计算方法研究

随着堆芯物理计算方法向高保真发展,燃耗区的划分由传统的分米量级降低到厘米量级,全堆燃耗区数量将增加上千倍,燃耗计算精度提升的同时计算代价和复杂度亦陡增。本文研究了基于本征正交分解(POD)降阶的燃耗计算方法,通过建立参数化降阶模型,以1组完备正交基函数实现对各燃耗区燃耗矩阵的快速构造,并进一步研究了离线-在线计算策略以实现高效数值求解。基于JAEA发布的MOX燃料栅元基准题进行了计算分析,数值结果验证了本方法的正确性和可行性。本方法可为有效减少高保真燃耗计算成本、提高计算效率提供参考。

基于本征正交分解的并列双圆柱绕流尾流场分析

并列双圆柱绕流尾流场流动复杂,在不同的间距下会呈现多种复杂尾迹模式。基于有限体积方法,针对低Reynolds数Re=200下不同间距并列二维双圆柱绕流流动开展了数值模拟研究,并采用本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)法对仿真得到的尾流场进行模态对比分析。分析结果表明:间距g=1.5 m时,上下两圆柱间干扰较弱,尾迹呈现周期性同步同向模式;间距g=0.35 m时,上下两圆柱间干扰较强,流动现象较为复杂,尾迹呈现交替翻转模式,流场不再具有明显周期性规律。同时POD方法能得到尾流流动在空间上的主要分布特征,较少的模态包含流场的绝大部分能量,且间距g=1.5 m的尾流模态结构较间距g=0.35 m的模态结构更加紧凑有序,这和不同间距g下的尾流流动形态密切相关。

菌酶协同正交试验对3种青贮饲料发酵品质影响的研究

本试验旨在研究不同菌酶组合对3种饲草原料青贮发酵品质的影响,筛选出适宜的菌酶制剂与饲草组合。采用4因素3水平正交设计,4因素分别为纤维素分解菌(A)、乳酸菌(B)、酶制剂(C)和原料(D),每个因素3水平。试验共9个组,每组3个重复。1组为枯草芽孢杆菌+粪肠球菌+纤维素酶+甜高粱,2组为枯草芽孢杆菌+植物乳杆菌+木聚糖酶+多年生饲草玉米,3组为枯草芽孢杆菌+鼠李糖杆菌+淀粉酶+象草,4组为泛菌+粪肠球菌+木聚糖酶+象草,5组为泛菌+植物乳杆菌+淀粉酶+甜高粱,6组为泛菌+鼠李糖杆菌+纤维素酶+多年生饲草玉米,7组为草螺菌+粪肠球菌+淀粉酶+多年生饲草玉米,8组为草螺菌+植物乳杆菌+纤维素酶+象草,9组为草螺菌+鼠李糖杆菌+木聚糖酶+甜高粱。各组青贮60 d后对营养成分含量、发酵参数以及微生物数量进行分析。结果表明:1)1组、5组和9组的干物质和可溶性碳水化合物含量显著高于其他各组(P<0.05),5组的粗蛋白质含量显著高于2组和6组(P<0.05),3组的中性洗涤纤维含量显著低于1组和9组(P<0.05),4组和8组的酸性洗涤纤维含量显著低于其他各组(P<0.05)。2)4组的pH和丙酸含量显著低于其他各组(P<0.05),1组的乳酸含量显著高于其他各组(P<0.05),6组、7组和8组的乙酸含量显著高于其他各组(P<0.05),1组的氨态氮含量显著低于其他各组(P<0.05)。3)1组、2组和5组的乳酸菌数量显著高于其他各组(P<0.05),9组的霉菌数量显著低于其他各组(P<0.05),5组的酵母菌数量显著低于除9组外的其他各组(P<0.05)。综合平衡法正交分析结果表明,4因素对青贮饲料品质的影响由大到小顺序为原料>酶制剂>乳酸菌>纤维素分解菌,正交筛选最优组合为枯草芽孢杆菌+植物乳杆菌+木聚糖酶+甜高粱。

基于双倍双精度施密特正交化方法的QR分解算法

当矩阵的规模较大或者条件数较高时,格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)正交化算法和其相关修正算法时常表现出数值不稳定性的现象。为了解决该问题,探索了修正Gram-Schmidt算法(MGS)中舍入误差的累积效应,然后基于无误差变换技术和双倍双精度算法,设计并实现了双倍双精度修正Gram-Schmidt正交化算法(DDMGS)。该算法的精度测试中显示所提算法较分块施密特正交化(BMGS_SVL,BMGS_CWY,BCGS_PIP与BCGS_PIO)的变体算法具有更好的数值稳定性,证明了DDMGS算法能够有效地减少矩阵的正交性损失,提升数值精度,展示了所提算法的可靠性。在算法的性能测试中,首先计算并比较了不同算法的浮点计算量(flops),随后将所提DDMGS算法与修正施密特正交化算法在ARM和Intel两款处理器上作比较,虽然DDMGS算法的运行时间分别是MGS的5.03倍和18.06倍左右,但获得了明显的精度提升效果。

基于深度置信网络模型改进的数据中心温度场本征正交分解预测模型

本征正交分解(POD)是数据中心温度场降阶重构的一种常用模型,常规基于插值法获取模态系数的POD模型泛化能力较差。本文通过建立基于深度学习的深度置信网络模型(DBN),对POD模态系数计算方法进行了改进,提高泛化状态下POD模型预测温度场分布的准确性。研究结果表明,基于DBN改进后的POD模型(POD-DBN)的泛化能力大幅提高。与插值法获取模态系数的POD模型相比,POD-DBN模型在泛化状态下的平均相对误差下降至3%以内,平均绝对误差下降至0.5℃以内。利用POD-DBN模型,可以为数据中心空调系统的控制提供快速准确的温度场预测。

基于本征正交分解的柔性多体系统动力学降阶研究

基于浮动框架与有限元方法建模的柔性多体系统,有限元节点坐标数量庞大,将会令动力学方程的求解时间显著提升。针对此问题,提出了基于本征正交分解(POD)和压缩感知结合的柔性多体系统的降阶方法。首先,对各部件弹性体动力学响应先验数据进行本征正交分解得到各弹性体的本征正交模态向量;其次,利用压缩感知与稀疏的本征正交模态坐标,将微分/代数动力学方程求解问题转化成稀疏本征正交模态坐标的范数优化求解问题,并且求解过程可以保持约束方程的成立。通过数值算例实验,与传统的隐式数值积分方法相比,该方法可减少72.47%的计算时间,且最大相对误差为6.089e-5,证明该方法可以在保证数值精度的情况下,减少计算时间,提高仿真效率。

正交分解法在高中物理中的巧妙运用

在高中物理力学的学习过程中,我们经常会遇见各种各样的受力分析,在这种类型的题目中,我们需要用到正交分解法将力进行分解,做到化繁为简.正交分解法就是将力分解为两个垂直方向的分力,然后对各个方向的分力进行求解,最后解决实际问题.掌握正交分解法有助于同学们在力学物理问题求解中,化难为易.

基于Householder变换的正交PSWF脉冲设计

传统的Schmidt方法对椭圆球面波函数(PSWF)脉冲组进行正交化时,脉冲组的最大互相关值受脉冲个数的影响,同时还存在计算复杂度高的问题。针对上述问题,提出了基于Householder变换的正交化方法,通过将PSWF脉冲离散化,再依次对各离散的PSWF脉冲进行Householder变换,实现了对PSWF脉冲组进行QR分解,并得到新的正交PSWF脉冲组。仿真结果表明,与传统Schmidt方法相比,基于Householder变换的正交化方法使得脉冲组的最大互相关值从10-4降低到10-11,改善了脉冲组的正交性能,突破了脉冲组在脉冲个数的限制,并降低了计算复杂度,同时能够保持PSWF脉冲带内能量集中度高的优势。

碱分解钨渣硫酸浸出的正交试验研究

采用L_(25)(5^(6))正交试验研究了碱分解钨渣硫酸浸出过程的硫酸浓度、液固比、浸出温度、搅拌转速、反应时间、钨渣粒度对钨浸出率的影响,并对试验结果进行了分析。结果表明:影响钨浸出率的因素显著性依次为浸出温度>硫酸浓度>钨渣粒度>液固比>搅拌转速>反应时间。钨的浸出优化条件为浸出温度40℃、硫酸浓度20%、钨渣粒度75~150μm、液固比20∶1、搅拌转速250 r/min、反应时间1.5 h,在此条件下钨渣中钨的浸出率可达91.63%。本研究可为优化碱分解钨渣的硫酸浸出工艺提供参考。

一种基于本征正交分解的并群方法

传统两步法的少群近似是导致功率分布误差的重要来源。离散广义并群理论是一种新的并群方法,可以通过离散正交基函数在少群结构中恢复精细能谱,一方面降低并群误差,另一方面可以提高中子学计算在能量上的分辨率,同时保持少群输运计算的效率优势。本文采用本征正交分解方法,对一系列UO 2和MOX燃料栅元的典型44群能谱所构成的样本空间进行正交展开,获得代表能谱特征的正交基函数。基于并群理论,对一维UO 2和MOX栅元混合组件问题进行了4群的输运计算,并重构出特定位置的44群能谱。同时,对截断阶数对不同少群结构重构精度的影响进行了分析。在4群的少群结构下,选取干涉效应最明显的组件结合处的UO 2和MOX栅元进行44群输运计算获得的能谱作为样本快照进行本征正交分解生成的正交基函数,在7阶便可以保证特征值偏差小于37 pcm,而传统并群方法的偏差为1359 pcm;恢复干涉效应的栅元能谱相对偏差小于0.5%,而传统并群方法使用的能谱与真实能谱差别在14%以上。基于本征正交分解的并群方法在改善两步法能群归并误差中有着很大的应用前景。

基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解算法

可分离非负矩阵分解(NMF)是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。广义可分离非负矩阵分解(GSNMF)算法是由可分离NMF扩展的算法,可以同时得到数据集中的关键样本和关键主题两类特征,使分解结果更具有可解释性,但在处理某些数据集时由于选择方法存在的缺陷,GSNMF算法只能单独选择行或列的特征,从而失去可解释性的优点。为此,引入正交约束来修正GSNMF算法的选取结果,提出一种基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解(OGSNMF)算法,利用非负特性及正交约束的特点,限制迭代过程中关于行和列的迭代矩阵,确保得到行和列的特征,并获取更加精确的分解结果。在此基础上,引入相对近似误差作为实验指标,结合分解结果的秩在行与列上的分配作为实验评判标准。实验结果表明,与原有算法相比,OGSNMF算法在处理数据集时,相对近似误差提高了1~3个百分点,说明在分解过程中损失的信息更少,确保能够获取到行和列的特征,得到更具有可解释性的分解结果。