【摘 要】
：
目前，地层对比预测主要依靠研究人员手工划分实现，该方式耗时耗力，且难以建立起统一的对比标准。为提高工作效率，减少人员投入精力，提出一种以功率谱的互相关对比算法和活度函数为基础的多测井曲线分析方法。该方法借助信号处理、数理统计及人工智能等方法与技术，在一定程度上减少人工解释过程中存在的若干问题，大大提高地层对比预测的工作效率。对该方法进行实例应用测试，预测误差中位数小于0.5 m，预测精度大大满足地
【基金项目】
：
中海石油（中国）有限公司科技项目（YXKY-2019-TJ-03）；
论文部分内容阅读
目前，地层对比预测主要依靠研究人员手工划分实现，该方式耗时耗力，且难以建立起统一的对比标准。为提高工作效率，减少人员投入精力，提出一种以功率谱的互相关对比算法和活度函数为基础的多测井曲线分析方法。该方法借助信号处理、数理统计及人工智能等方法与技术，在一定程度上减少人工解释过程中存在的若干问题，大大提高地层对比预测的工作效率。对该方法进行实例应用测试，预测误差中位数小于0.5 m，预测精度大大满足地层对比的预测要求。
其他文献
5G技术的飞速发展和移动智能设备的日益普及,极大地推动了各种基于位置的服务（Location Based Services,LBS）的应用和发展,也产生了海量刻画用户日常行为的用户移动轨迹数据。其中,用户签到数据因其独有特点,使得研究者能够从多个维度对用户的移动行为进行研究分析,让基于用户签到数据的用户位置预测逐渐成为当前研究热点。由于用户签到是用户根据自身需求所进行的一种自发行为,充满了不确定性
随着信息技术的日益发达,网络空间中的数据快速增长,大量数据重复问题产生,而文本匹配是解决这些问题的必备技术,被广泛应用于各种应用系统,比如信息检索、信息流推送、智能问答系统等。文本匹配在英文领域取得了很好的效果,但受语义、结构复杂,词性、情感多样等因素制约,在中文领域仍需深入探究。针对中文文本匹配,本文基于深度学习,开展了如下工作:（1）提出了多粒度内外相关的残差模型,挖掘中文的深度语义信息。首先
盐雾试验、湿热试验存在检测试验周期较长、数据的重复性差等缺点，根据防锈油的性能研究需求，将电化学工作站中的腐蚀试验测试方法应用于防锈油的防锈性能研究中，探究防锈油的电化学性能与盐雾试验、湿热试验数据的相关性。在盐雾试验、湿热试验的基础上，进一步采用电化学循环伏安法研究防锈油的性能，验证了电化学方法研究防锈油的性能与盐雾试验、湿热试验的结果一致性。在实际研究防锈油性能时提高了评估检测效率。
随着第五代通信系统（Fifth Generation Mobile Communication,5G）的到来,车联网开始蓬勃发展,传统云计算（Cloud Computing,CM）的高延时特性等,已经不能满足车联网中的各种智能应用的要求,如自动驾驶、智能娱乐、智能交通等。为了解决这些智能应用对数据的计算、存储和通信的新要求,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）应运而生
细菌可以通过调节分泌系统的蛋白质与宿主蛋白质形成互惠或致病的联系。分泌系统的蛋白质序列具有高度的多样性,并且缺乏明确的分泌标记,使得序列难以被识别和预测。为了满足通过计算方法识别分泌系统的蛋白质序列的需求,一些计算工具已经开发出来。尽管这些计算工具可以在一定程度上帮助研究人员进行生物学实验,但是,因现有方法在识别新的效应子方面效率还是较低,并且无法完成整个细菌基因组的大规模筛选,即使对于当前的最佳
认知科学与计算机视觉早已形成了一种密不可分的关系,通过对视觉认知的研究可以推动计算机视觉与人工智能的发展。在对视觉信息加工处理的机制进行研究时,一个重要的研究方向就是大脑在无意识的情况下,是否还可以进行视觉处理。本文将借助持续闪烁抑制（continuous flash suppression,简称CFS）实验范式、强制二选一（two-alternative forced choice,简称2AFC
多聚焦图像融合是将多幅同一地点拍摄的不同聚焦区域的图像进行融合,得到全清晰图像的技术,多聚焦图像融合技术成为了多年来的研究热点。在学者研究过程中发现,多聚焦图像融合的难点在于对清晰区域的判定以及对图像纹理,光照,空间关系等细节的保留,尤其是介于清晰与模糊区域边缘的细节。本文针对这些现有问题进行研究,其主要工作与创新成果如下:本文提出一种嵌套式卷积神经网络图像融合方法。该网络结构由两个相互嵌套的U-
语义文本相似度计算作为信息检索、文本聚类、语义消歧、自动问答等研究工作的基础共性问题,其研究的主要内容是衡量文本之间的相似程度。医疗信息化发展至今已经积累了大量的电子病历文本数据,将语义文本相似度研究的方法应用在这些文本数据中将有助于推动医疗信息化的发展。使用传统方法研究医疗领域的语义文本相似度任务主要获取的是文本的浅层次信息,而基于深度学习的方法虽然可以获取深层次的文本语义信息,但是这类方法对有
地摊经济为城市生活带来机遇和便利,是城市居民生活不可替代的内容。地摊经济的相关政策时常受到广泛关注,尤其在新冠疫情爆发后,其成为热议话题。自新中国成立至今,地摊经济管理政策经历过多次调整变迁,先后经历了不被承认、承认、探索、限制发展、鼓励发展等阶段。本文基于间断均衡理论分析框架对中国地摊经济管理政策变迁的过程进行研究。文章将间断均衡理论与地摊经济管理政策相结合,尝试提出“注意力配置-工具选择”解释
近年来,随着医疗设备的不断发展,医学图像处理技术也在不断提高。医学图像配准是处理医学图像信息的关键技术。传统的图像配准方法由于计算量大的缺点,难以完成高精度的医学图像配准任务。随着深度学习的日益成熟,基于深度学习的医学图像配准成为了现在的研究热点,与传统的配准方法相比,基于深度学习的配准方法在速度和精度上有了很大的提高。但基于深度学习的方法在配准过程中会损失一些重要的特征信息,例如关键的细节位置等