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1.
致密砂岩由于滑脱效应的存在, 其气测渗透率存在一定误差, 测定绝对渗透率对明确致密砂岩渗流特征有重要意义。高斯过程回归方法是目前最先进的机器学习算法, 在处理石油领域非线性和多维数复杂问题具有优势。以鄂尔多斯盆地姬塬地区长7段致密砂岩为研究对象, 将平方指数(SE)和马特恩(Matern)函数作为高斯过程回归模型中两个协方差函数, 通过高压压汞测试的孔隙度、未饱和汞体积比、门槛压力和分形维数来预测致密砂岩的绝对渗透率, 并结合误差分析来研究不同协方差模型预测渗透率的效果。结果表明, 马特恩协方差(Matern)模型的相对误差均值(MMRE)、均方根误差(RMSE)、标准偏差(STD)分别为32%, 0.16和0.57, 准确度较高, 尤其当渗透率小于0.1×10-3 μm2时, 马特恩协方差(Matern)模型精度明显好于平方指数协方差(SE)模型和Winland经验公式。致密砂岩用马特恩模型预测渗透率精度更高。此外, 敏感性分析表明孔隙度对渗透率正影响最大, 门槛压力对渗透率负影响最大; 杠杆值和标准化残差证明高斯过程回归模型预测渗透率的有效性。综上, 马特恩协方差(Matern)模型对渗透率小于0.1×10-3 μm2致密砂岩适用性好, 对微纳米级孔喉发育的致密砂岩勘探评价有重要意义。   相似文献   
2.
基于Radon变换的SAR图像船迹检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出了一种检测星载(合成孔径雷达SAR)图像中舰船尾迹的方法,该方法主要特点是将Radon变换局部化,即在对像素灰度值积分过程中沿着线性特征被分割后的若干短线段进行积分,而非对整张图像进行积分。该方法克服了Radon变换方法的局限性,使尾迹信号在背景噪声较强时依旧能被检测出,并且能检测出相对于整幅图像的尺寸较短小的尾迹。  相似文献   
3.
红外图像杂噪音抑制是图像识别的重要技术基础.阐述如何对传统分形技术进行改进并将多重分形理论引入红外图像的噪音抑制,提出一种基于奇异性分析的红外图像消噪方法.在图像经过多重分形分析后,通过对多重分形谱相关的Holder指数进行特征化处理来实现图像消噪.这种方法可以在尽量保留信号奇异性(如边缘,纹理等)相关信息情况下,使得图像平滑,噪声消除,是红外图像消噪的一种新方法.  相似文献   
4.
基于分形技术的油库目标识别研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
油库目标的识别是航空图像判读的一项重要内容,提出了一种基于分形维数和图像重心的识别算法,并在此基础上对其平移不变性及抗噪能力进行了实验分析,取得了较为满意的结果,试验结果表明该方案是可行的和有效的.  相似文献   
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