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泥页岩储层储集空间以纳米/微米级的微孔隙和微裂缝为主,结构复杂,加之干酪根和黏土矿物含量较高,并含有一定量的黄铁矿等导电矿物,造成储层导电机理异于常规储层,岩电实验I-S_w曲线呈现非线性特征,阿尔奇公式等传统评价模型适用性较差.针对上述问题,根据实际岩心实验资料,结合随机算法建立三维逾渗模型并通过数值模拟和超松弛迭代法进行求解,分析泥页岩储层非阿尔奇性产生原因以及泥页岩储层电性的影响因素及规律.模拟结果显示,岩石孔隙拓扑结构和形状尺寸、矿物组成以及地层水电阻率等因素均对泥页岩储层电阻率产生不同程度的影响,通过改变上述因素的设定值,可以建立储层电阻率与各因素的单相关关系,并据此建立修正模型,实现储层含水饱和度的计算.该模型在四川某页岩气产区取得了较好的效果,具有良好的应用前景,为利用逾渗模型模拟方法解决油田勘探开发中的复杂问题提供了新思路. 相似文献
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空间电场信号异常识别是研究地震引起电离层扰动的重要内容。 将空间超低频电场电位数据看作随机数字信号, 以均值、 均方差、 偏度和峰度等四个指标进行描述, 采用“5·12”汶川大地震前空间超低频电场电位数据作为原始数据, 训练改进型BP神经网络, 建立了空间电场信号异常分类识别模型, 并以SOM神经网络进行验证。 计算结果显示, 空间超低频电场电位异常信号主要集中在5°~25°N, 88°~120°E之间的区域, 汶川大地震影响范围内的电离层扰动, 可能是汶川地震发生前引起的, 这与前人研究一致, 说明采用改进型BP神经网络异常分类识别模型研究地震引起的电离层扰动是可行的。 相似文献
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互联网用户参与的地图制图容易出现视觉冲突、压盖、拥挤等地图表达问题,需要引入地图自动综合协助解决。网络地图中由于原图比例尺和综合后比例尺均难以准确量化,常规地图自动综合基于“原图比例尺-综合后比例尺”判断是否需要综合的方法已不再适用。矢量数据在可视化后会产生视觉粘连,视觉粘连越明显,地图表达效果越差,综合的需求也越强烈。基于此规律,本文提出对视觉粘连进行定量描述并据此判断是否需要综合。首先,从人类视觉感受出发,结合栅格化思想设计了矢量曲线视觉粘连的量化指标——视觉清晰度。然后,基于“金字塔式”的尺度空间计算曲线在多个比例尺表达的清晰度,并拟合了清晰度的变化函数。最后,将该函数应用于众源地理数据的网络地图综合决策。试验结果表明,本文方法可准确判断每条矢量曲线是否需要综合,能有效解决地理数据尺度异质性带来的可视化难题。同时,清晰度变化函数将曲线的尺度描述由静态数值扩展到连续函数,有望更好地支持多尺度空间数据处理及网络地图综合等问题。 相似文献
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为了提高地震信息网络数据存储的效率和稳定性,本文提出一种地震信息网络数据的动态储存方法。首先,设计和分析地震信息网络数据的动态存储系统中的硬件部分,基于Hadoop的分布式集群大数据动态存储系统,整合多台存储服务器,为一个集群系统,并平衡存储服务器负载情况,获取性能指标的比例值,通过加权公式获取综合性能参数,根据综合负载指标和服务器综合指标参数获取最佳存储服务器。对本文系统、高速数据存储系统和网络编码云存储系统进行大数据动态存储对比实验。实验结果表明:地震信息网络数据的动态存储耗时最短,存储效率最快;具有较高存储稳定性,且不会出现过载问题。 相似文献
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为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
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孔隙网络控制着土体渗流、排水固结与基质吸力等重要工程性质。本文介绍了多孔介质孔隙网络最大球建模基本原理与算法。以显微CT扫描振捣干法生成的南京粉砂试样为例,采用最大球算法建立了试样三维重构模型表征单元体(REV)的空间孔隙网络球棍模型,计算得到了样品REV尺度的孔隙网络参数,统计发现,孔隙半径、喉道半径、孔隙配位数、孔隙截面形状因子、喉道截面形状因子与喉道长度等孔隙参数均近似服从正态分布,孔隙体积近似服从衰减型指数分布。孔隙与喉道半径分别分布在100μm与65μm以内,两者数学期望分别为40. 0μm与18. 0μm;配位数分布在25以内,数学期望为5. 1;孔隙与喉道截面形状因子分别分布在0. 01~0. 04与0. 01~0. 05的区间内,两者数学期望分别为0. 019与0. 033;喉道长度分布在100~800μm以内,数学期望为292. 22μm。同时发现,样品中体积小于1. 5×10^7μm^3的小孔隙数量超过90%。本方法可应用于土体细观孔隙结构的定量表征。 相似文献
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