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井震结合的测井数据标准化处理技术——以克拉玛依油田八区为例
被引量：
9
1
作者
张胜
夏竹
+3 位作者
凌云
郭建明
郭向宇
王洁
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期531-538,424,共8页
在常规测井数据标准化处理中,单井误差消除和多井一致性校正都是从测井角度进行的,当面对复杂的陆相沉积地层时,地层单元在井间很难进行等时及准确的对比解释,标准化后的测井资料质量仍然不能满足基于测井的储层地质特征精确描述与刻画...
在常规测井数据标准化处理中,单井误差消除和多井一致性校正都是从测井角度进行的,当面对复杂的陆相沉积地层时,地层单元在井间很难进行等时及准确的对比解释,标准化后的测井资料质量仍然不能满足基于测井的储层地质特征精确描述与刻画的高要求。为此,提出了一种井震结合测井资料标准化新思路,并在标准化处理各步骤中更多地融入地震信息,即在地震相对等时间地层沉积格架宏观约束下,强调把测井垂向高分辨性与地震空间上连续性紧密结合起来,从整体上进一步提高测井资料标准化效果与测井分析数据的质量,为后续更合理、更准确地开展储层精细描述阶段的测井数据储层地质解释、储层参数定量计算和三维储层静态地质建模打下良好基础。
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关键词
测井
数据标准化处理
井震结合
相对等时间沉积界面
储层精细描述
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职称材料
基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别
被引量：
2
2
作者
普运伟
姜萤
+1 位作者
田春瑾
余永鹏
《现代电子技术》
2023年第17期89-94,共6页
针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为...
针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为数据形成数据集;然后进一步清洗数据并对学习行为相关数据进行数据标准化处理;最后搭建全连接神经网络进行学习行为判别。实验结果表明,该模型对于智慧树不同课程中的学习者学习行为分类准确率保持在95.6%以上,与其他神经网络模型相比,该方法在准确率和耗时上均有显著提升,具有很好的应用价值。
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关键词
在线学习行为
学习者分类
全连接神经网络
大规模在线开放课程
数据标准化处理
分类准确率
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职称材料
题名
井震结合的测井数据标准化处理技术——以克拉玛依油田八区为例
被引量：
9
1
作者
张胜
夏竹
凌云
郭建明
郭向宇
王洁
机构
中国石油天然气集团公司东方地球物理勘探有限责任公司油藏地球物理研究中心
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期531-538,424,共8页
文摘
在常规测井数据标准化处理中,单井误差消除和多井一致性校正都是从测井角度进行的,当面对复杂的陆相沉积地层时,地层单元在井间很难进行等时及准确的对比解释,标准化后的测井资料质量仍然不能满足基于测井的储层地质特征精确描述与刻画的高要求。为此,提出了一种井震结合测井资料标准化新思路,并在标准化处理各步骤中更多地融入地震信息,即在地震相对等时间地层沉积格架宏观约束下,强调把测井垂向高分辨性与地震空间上连续性紧密结合起来,从整体上进一步提高测井资料标准化效果与测井分析数据的质量,为后续更合理、更准确地开展储层精细描述阶段的测井数据储层地质解释、储层参数定量计算和三维储层静态地质建模打下良好基础。
关键词
测井
数据标准化处理
井震结合
相对等时间沉积界面
储层精细描述
Keywords
logging data normalization
well-to-seismic integration
relative isochronous sedimentary interface
fine reservoir characterization
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别
被引量：
2
2
作者
普运伟
姜萤
田春瑾
余永鹏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学计算中心
出处
《现代电子技术》
2023年第17期89-94,共6页
基金
教育部⁃思科产学研项目:面向网络素养和计算思维能力培养的MOOC改革(201701010017)
云南省高校本科教育改革项目:以学生为中心理念贯彻之线上线下混合学习方法养成训练教学模式改革(JG2018031)
+1 种基金
昆明理工大学课程思政教改专项:计算机基础教育类核心课程思政体系构建与实践
昆明理工大学课程思政示范课程“大学计算机⁃计算思维”。
文摘
针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为数据形成数据集;然后进一步清洗数据并对学习行为相关数据进行数据标准化处理;最后搭建全连接神经网络进行学习行为判别。实验结果表明,该模型对于智慧树不同课程中的学习者学习行为分类准确率保持在95.6%以上,与其他神经网络模型相比,该方法在准确率和耗时上均有显著提升,具有很好的应用价值。
关键词
在线学习行为
学习者分类
全连接神经网络
大规模在线开放课程
数据标准化处理
分类准确率
Keywords
online learning behavior
learner classification
FCNN
massive open online course
data standardization processing
classification accuracy rate
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
井震结合的测井数据标准化处理技术——以克拉玛依油田八区为例
张胜
夏竹
凌云
郭建明
郭向宇
王洁
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2012
9
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职称材料
2
基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别
普运伟
姜萤
田春瑾
余永鹏
《现代电子技术》
2023
2
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