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渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据存在差异时,机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响,本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分:一部分是不同域数据分布的相互转换,另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设,当标签的概率分布与网络的分布保持一致时,贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率),使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后,通过分布域的逆变换,我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井... 相似文献
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地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
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中国石化枯竭气藏型储气库注采技术及发展建议 总被引:1,自引:0,他引:1
经长输管线输送的天然气注入到地下空间而形成的人工气藏称为地下储气库。国内外现有储气库大多数是枯竭气藏型地下储气库。中国石化储气库建设起步较晚,基础较为薄弱,同时与国内外已建成储气库相比,中石化储气库建设面临的地质条件和注采工况也较为复杂。以中国在建最大储气库项目中原文23储气库为例,其复杂地质条件以及面临的"快瞬变非稳态增压"注采难题需要进行专门研究。分析了目前中石化枯竭型气藏储气库建库现状,提出了建库技术挑战,总结了现阶段取得的注采关键技术研究成果,通过分析中国石化枯竭气藏型储气库注采技术研究现状和最新进展,提出了国产化技术完善、智能化注采营运、一体化模拟实验室的建设等方面的发展建议和要求,为持续加强规模化储气库群建设的支持提供参考。 相似文献
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人工智能(AI)为教育领域的革新与进步做出了重大贡献,对“AI+教师”新型双师模式的探讨与研究成为教育界的风向标。本文分析了新型双师模式在医学院校中所带来的教学形态转变,要求我们洞察新形态下教师与学生各自角色的过渡,在此基础上对师生关系进行重新审视与界定,从认知、情感、行为意向角度重新建构师生关系的具体形态,通过建立多元人才评价机制、加强人文环境建设、推进教师树立现代教学观,主动转化角色、引导学生正确看待双师的地位与作用,积极参与交互、注重师生之间互为主体、共享互利5个具体路径来构建师生之间沟通互动的桥梁,推动教育迈向人本化发展,使师生关系能够适应AI发展的要求。 相似文献
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刘康 《地球信息科学学报》2024,(4):831-847
人类移动行为与交通、传染病、安全应急等现实应用息息相关。尽管现代信息和通信技术发展使得采集大规模个体移动定位数据成为易事,但涉及个人隐私又存在冗余、缺失和噪声的原始轨迹数据在实际中的可得性和易用性仍有很大局限。通过建模方式生成个体轨迹数据和群体移动数据,使其在统计层面接近并在应用层面可替代真实数据,是值得尝试的解决思路。本文面向个体轨迹数据生成和群体移动数据生成两大研究主题,将生成方法分为基于机理模型的方法和基于机器学习的方法,对其研究进展进行了系统总结,并探讨了其发展趋势和所面临的挑战。本文提出,未来人类移动数据生成方法研究需要多学科深度交叉共同探索人类移动行为底层机制、关注机理模型与机器学习耦合建模、借助生成式人工智能与大语言模型前沿技术、平衡生成数据可用性与隐私保护效果、强调空间泛化与迁移学习能力、控制模型训练与使用成本等。本文认为,人类移动过程是典型的人地交互过程,地理信息科学应在吸纳计算机科学、统计物理学、复杂性科学等多学科理论方法的基础上,充分发挥本学科特色,将空间依赖、距离衰减、空间异质性、尺度等地理空间效应显式纳入建模过程,提升模型性能及合理性。 相似文献
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目的:探讨人工智能(AI)辅助检测软件对低年资规培医生提高肺实性结节检出效能的临床应用价值。方法:收集200例经CT证实有肺实性结节的CT影像,由2名8年影像诊断工作的主治医师结合AI (SCHOLAR,infervision)共同阅片确定肺实性结节数量,分歧时由第3名从事影像诊断15年以上主任医师会诊,最终确定“金标准”。先由低年资规培医师对上述CT图像独立进行肺结节检测(方法A),2周洗脱期后在AI软件辅助下再进行上述CT图像肺结节检测(方法B)。将方法A和方法B标注结果分别与“金标准”比较,记录真阳结节数、假阳结节数,采用SPSS 20.0数据统计软件比较两组间检测灵敏度、假阳性率差异,P<0.05为差异有统计学意义。结果:与方法A相比,方法B灵敏度明显增加,总的实性结节灵敏度提高65%,而假阳性率降低25%,差异有统计学意义(P<0.05);应用AI辅助软件对检测4组不同大小(D≤4 mm、4 mm 8 mm)肺实性结节的灵敏度均有提高,分别为78%、38%、27%和13.8%。方法A的FROC曲线上面积(AAC)为0.176,方法B为0.085 2,差异有统计学意义(P<0.05);方法A和方法B平均每例CT阅片时间分别为411.9 s和319.7 s。结论:AI辅助检测软件可明显提高低年资规培医师对CT上不同大小肺实性结节的检出效能,尤其对直径≤4 mm肺结节的检出更具优势。 相似文献
49.
鉴别肺纯磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度对于临床管理及改善患者预后有重要的指导意义,目前已开发出多种诊断模型用于此。本文结合国内外相关文献,介绍基于HRCT表现的诊断模型在鉴别肺纯磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度研究现状及价值评估等,对其研究进展及临床应用前景进行综述。 相似文献
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传统地质编图重复性工作量大、生产周期长、数据质量难以保证.为了提升地质编图的工作效率、提高数据质量,中国地质调查局瞄准国际地质信息化领域一直关注的智能地质编图问题,将MapGIS、制图标准、计算机软件、数据库、人工智能等技术有机融合,研制了一款地质调查综合智能编图系统——智绘地质(iMapower).智绘地质以地质专家知识为主线,通过专家有限参与的人机交互处理模式,对原地质图数据进行多种智能化的地图综合处理(如合并、简化、融合、圆滑等),能辅助快速完成大数据量的各种比例尺的地质图缩编及专题图制作.智绘地质在新版150万和250万地质图生产中使用,经实践证明该软件可至少节省65%~75%的编图工作时间,能极大减轻编图人员工作压力,有效提高成果的数据质量.MapGIS版的iMapower已面向全社会提供服务,可为地质调查、资源规划、灾害应急及生态保护等领域的多功能图件编制提供技术支撑. 相似文献