检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩有机碳含量预测及效果评价被引量：9: 1; 作者唐佰强刘招君 +3 位作者孟庆涛张朋霖李元吉王君贤《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期124-132,共9页; 通过建立实测有机碳含量与测井资料之间的关系进行有机碳含量预测,可以克服有机碳含量分析实验取心不全面、测试数据少、测试费用高等缺点。通过分析松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩测井资料与实测有机碳含量关系,根据自然伽... 展开更多; 关键词有机碳含量预测改进ΔlgR模型多元逐步回归模型 BP神经网络模型油页岩松辽盆地青山口组; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机(SVM)的不同咸化程度烃源岩总有机碳含量预测模型被引量：14: 2; 作者初勇志刘成林 +1 位作者太万雪阳宏《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期739-746,共8页; 总有机碳含量(TOC)作为评价烃源岩有机质丰度的重要参数,其精确预测对油气勘探开发具有重要意义。目前总有机碳含量预测以Δlog R方法、多元回归分析等基于统计分析的方法为主,存在泛化能力弱、主观性强等问题。机器学习方法的引入,可... 展开更多; 关键词总有机碳含量预测测井资料支持向量机渤海湾盆地柴达木盆地; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于火焰彩色纹理特征的转炉炼钢碳含量预测被引量：7: 3; 作者李清荣刘辉《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期140-148,共9页; 连续实时测量碳含量是转炉终点钢水碳含量控制的关键。针对转炉终点炉口火焰图像相似性高导致难以提取具有较强区分性火焰图像特征的问题,提出一种图像彩色纹理特征提取方法——四元数方向统计量(QDS)算法。首先,利用四元数乘法特性对... 展开更多; 关键词转炉炼钢碳含量预测四元数图像处理四元数方向统计量彩色纹理特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测被引量：1: 4; 作者李超刘辉《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期433-448,共16页; 转炉炼钢终点时刻炉口火焰的颜色和纹理与钢水碳含量之间存在对应关系,为了提取有效的火焰图像特征以准确预测钢水碳含量,结合火焰纹理多方向多尺度等特点,提出一种改进的多趋势二进制编码彩色纹理特征表述方法。考虑颜色通道间的相关性... 展开更多; 关键词火焰图像碳含量预测多尺度非均匀采样像素变化趋势彩色纹理特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的页岩气总有机碳含量预测模型被引量：7: 5; 作者魏明强周金鑫 +1 位作者段永刚董全《科学技术与工程》北大核心 2023年第30期12917-12925,共9页; 总有机碳含量(total organic carbon,TOC)是评价页岩气藏生烃能力的重要指标,对页岩气藏地质“甜点”的准确预测至关重要。现有页岩气藏TOC含量预测方法存在主观性强、泛化能力弱等缺点,以川南海相页岩气藏为研究对象,通过对研究区块测... 展开更多; 关键词总有机碳含量预测支持向量机 BP神经网络测井资料; 在线阅读下载PDF 职称材料

含气页岩有机碳含量地球物理预测被引量：29: 6; 作者许杰何治亮 +4 位作者董宁霍志周路菁张金强李佩《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第A01期64-68,202+7,共5页; 本文以四川盆地东部JN地区侏罗系东岳庙段陆相页岩气研究为例,探讨了页岩气有机碳含量(TOC)预测的难点和存在的问题,提出针对性的有机碳含量地球物理预测技术和方法。在有机物特征和岩石物理分析基础上,论证了页岩气有机碳含量预测条件... 展开更多; 关键词页岩气有机碳含量(TOC)预测地质统计学反演; 在线阅读下载PDF 职称材料

富有机质页岩TOC含量的地球物理定量化预测被引量：39: 7; 作者王健石万忠 +3 位作者舒志国徐清海张晓明徐壮《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期596-604,419,共9页; 四川盆地涪陵地区页岩气已经实现了工业化开采,而TOC含量是评价页岩有机质丰度和生烃能力的主要参数之一。利用测井资料评价烃源岩TOC含量,能够弥补烃源岩取心少、实测样品分布不连续的不足。为了得到连续的、整体的TOC含量数据,达到对... 展开更多; 关键词涪陵页岩气有机碳含量预测密度叠后反演; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩有机碳含量预测及效果评价被引量：9: 1; 作者唐佰强刘招君孟庆涛张朋霖李元吉王君贤; 机构吉林大学地球科学学院吉林省油页岩与共生能源矿产重点实验室; 出处《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期124-132,共9页; 基金中国地质调查局非常规油气地质重点实验室开放基金项目“松辽盆地深部油页岩富矿预测”(DD2019139⁃YQ19JJ04)。; 文摘通过建立实测有机碳含量与测井资料之间的关系进行有机碳含量预测,可以克服有机碳含量分析实验取心不全面、测试数据少、测试费用高等缺点。通过分析松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩测井资料与实测有机碳含量关系,根据自然伽马、电阻率、声波时差、密度与实测有机碳含量的相关性,建立了东南隆起区青山口组油页岩改进ΔlgR模型、多元逐步回归模型和BP神经网络模型,定量预测了JFD⁃8井青山口组油页岩有机碳含量随深度变化关系,分析了3种模型的预测w(TOC)和实测w(TOC)的误差。研究认为:BP神经网络模型适用于数据量大的地层,受岩性变化和压实作用等因素的影响小,当油页岩层的w(TOC)变化范围大时更具优越性;多元逐步回归模型适用于测井曲线对油页岩层段响应好的地层,显著参数越多预测越精确;改进ΔlgR模型适用于岩性单一的地层,操作简便,但误差较大;勘探开发初期,当测井及地化资料不充足时建议使用改进ΔlgR模型和多元逐步回归模型,勘探开发后期,当测井及地化资料充足时建议使用多元逐步回归模型和BP神经网络模型。该研究成果为松辽盆地油页岩勘探开发提供了有力的技术支持。; 关键词有机碳含量预测改进ΔlgR模型多元逐步回归模型 BP神经网络模型油页岩松辽盆地青山口组; Keywords prediction of organic carbon content improvedΔlgR model multiple stepwise regression model BP neural network model oil shale Songliao Basin Qingshankou Formation; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探] TE132.8􀆰 [石油与天然气工程—油气勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机(SVM)的不同咸化程度烃源岩总有机碳含量预测模型被引量：14: 2; 作者初勇志刘成林太万雪阳宏; 机构中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学(北京)地球科学学院; 出处《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期739-746,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目“咸化湖盆条件下盐类对地层超压的作用机制研究”(41872127)资助。; 文摘总有机碳含量(TOC)作为评价烃源岩有机质丰度的重要参数,其精确预测对油气勘探开发具有重要意义。目前总有机碳含量预测以Δlog R方法、多元回归分析等基于统计分析的方法为主,存在泛化能力弱、主观性强等问题。机器学习方法的引入,可有效解决这类非稳定性、非线性、高复杂性的问题,但当下的研究仍停留在方法的比较与选取层面,没有对优良模型进行深入分析并检验其适用性。采用应用效果更好的支持向量机模型进行总有机碳含量预测,选取渤海湾盆地渤中凹陷古近系东营组淡水湖相和柴达木盆地西部狮子沟地区古近系咸化湖相烃源岩作为研究对象,对模型的效果进行检验与对比。通过相关性和XGBoost特征重要性分析,选定声波时差(DT)、体积密度(DEN)、自然电位(SP)、自然伽马(GR)、深度等作为输入层,以总有机碳含量作为输出层,确立SVM烃源岩总有机碳含量预测模型。研究结果表明,模型在应用至差异较大的沉积环境时具有很强的泛化能力以适应不同地区的地质特征;测井曲线对于烃源岩有机质丰度的敏感性由于沉积环境存在差异而有所区别。该模型在渤海湾盆地淡水湖相区域的应用中相关性更高,误差更小。; 关键词总有机碳含量预测测井资料支持向量机渤海湾盆地柴达木盆地; Keywords TOC prediction logging data Support Vector Machine Bohai Bay Basin Qaidam Basin; 分类号 TE122.1 [石油与天然气工程—油气勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于火焰彩色纹理特征的转炉炼钢碳含量预测被引量：7: 3; 作者李清荣刘辉; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期140-148,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61863018) 云南省应用基础研究面上资助项目(202001AT070038)。; 文摘连续实时测量碳含量是转炉终点钢水碳含量控制的关键。针对转炉终点炉口火焰图像相似性高导致难以提取具有较强区分性火焰图像特征的问题,提出一种图像彩色纹理特征提取方法——四元数方向统计量(QDS)算法。首先,利用四元数乘法特性对火焰图像进行旋转操作得到火焰图像的四元数旋转图谱;其次,以旋转图谱指定方向和距离上像素差值的四元数相位为投影轴,并以差值的四元数幅值为权重进行统计得到特征;最后,将提取的特征归一化后作为火焰图像最终的彩色纹理特征。在提取火焰图像特征后,使用K近邻(KNN)回归模型对碳含量进行预测,碳含量预测在0.01%误差范围内的准确率为83.7%,在0.02%误差范围内准确率达到88.2%。; 关键词转炉炼钢碳含量预测四元数图像处理四元数方向统计量彩色纹理特征; Keywords converter steelmaking prediction of carbon content quaternion image processing quaternion directional statistics color texture features; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测被引量：1: 4; 作者李超刘辉; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期433-448,共16页; 基金国家自然科学基金资助项目(61863018,62263016)。; 文摘转炉炼钢终点时刻炉口火焰的颜色和纹理与钢水碳含量之间存在对应关系,为了提取有效的火焰图像特征以准确预测钢水碳含量,结合火焰纹理多方向多尺度等特点,提出一种改进的多趋势二进制编码彩色纹理特征表述方法。考虑颜色通道间的相关性,通过颜色通道融合策略得到火焰图像的彩色纹理表示;采用多尺度非均匀采样策略选取各尺度范围内的采样点来构建彩色纹理的多尺度表达;根据中心点对称方向和对角线对称方向上采样点不同的变化进行多趋势编码,得到彩色纹理特征,选用广义回归神经网络模型预测碳含量。实验表明,碳含量预测在误差范围0.02%以内的准确率为95.7%。; 关键词火焰图像碳含量预测多尺度非均匀采样像素变化趋势彩色纹理特征; Keywords flame images carbon content prediction multi-scale non-uniform sampling pixels change trend color texture features; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的页岩气总有机碳含量预测模型被引量：7: 5; 作者魏明强周金鑫段永刚董全; 机构西南石油大学石油与天然气工程学院中国石油西南油气田分公司勘探事业部; 出处《科学技术与工程》北大核心 2023年第30期12917-12925,共9页; 基金中国石油-西南石油大学创新联合体科技合作项目(2020CX030202)。; 文摘总有机碳含量(total organic carbon,TOC)是评价页岩气藏生烃能力的重要指标,对页岩气藏地质“甜点”的准确预测至关重要。现有页岩气藏TOC含量预测方法存在主观性强、泛化能力弱等缺点,以川南海相页岩气藏为研究对象,通过对研究区块测井资料和实验室岩心分析结果的整理,优选出自然伽马、密度等测井参数作为模型训练的特征向量,建立总有机碳含量的多层前馈神经网络(back propagation,BP)和支持向量机预测模型,分析不同模型之间的差异,对模型特征组合、网络结构等影响因素进行分析,最后将预测的TOC结果与真实值对比。结果表明:基于不含能谱测井资料的BP神经网络预测模型更能真实地反映出测井资料与储层的非线性关系,为TOC的预测提供新的思路。; 关键词总有机碳含量预测支持向量机 BP神经网络测井资料; Keywords TOC prediction support vector machine BP neural network logging data; 分类号 TE348 [石油与天然气工程—油气田开发工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名含气页岩有机碳含量地球物理预测被引量：29: 6; 作者许杰何治亮董宁霍志周路菁张金强李佩; 机构中国石化石油勘探开发研究院; 出处《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第A01期64-68,202+7,共5页; 基金国家重大专项(2012ZX05068-002)资助; 文摘本文以四川盆地东部JN地区侏罗系东岳庙段陆相页岩气研究为例,探讨了页岩气有机碳含量(TOC)预测的难点和存在的问题,提出针对性的有机碳含量地球物理预测技术和方法。在有机物特征和岩石物理分析基础上,论证了页岩气有机碳含量预测条件,确定了以地质统计学反演为核心的地震储层预测技术对该区进行页岩气有机碳含量预测研究。通过有机碳含量曲线构建、地震精细解释、约束稀疏脉冲波阻抗反演和地质统计学反演,较好地预测了该区有机碳含量的纵向和横向展布。通过盲井检验,预测精度达到90%以上。本文研究表明,页岩气有机碳含量地球物理识别与预测技术能较好地分辨出有机碳含量空间展布规律,为页岩气水平井开发提供有力的技术支持。; 关键词页岩气有机碳含量(TOC)预测地质统计学反演; Keywords shale gas,total organic carbon content(TOC)prediction,geostatistical inversion; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名富有机质页岩TOC含量的地球物理定量化预测被引量：39: 7; 作者王健石万忠舒志国徐清海张晓明徐壮; 机构中国地质大学(武汉)资源学院石油地质系中国地质大学构造与油气资源教育部重点实验室中国石化江汉油田分公司勘探开发研究院; 出处《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期596-604,419,共9页; 基金国家十三五油气重大子课题"页岩气区域选区评价方法研究"(2016ZX05025002-003) 国家基础地质调查项目"南方页岩气综合评价参数优选及地球物理表征方法"(12120114055801) "111"引智项目"沉积盆地动力学与油气富集机理"(B14031)联合资助; 文摘四川盆地涪陵地区页岩气已经实现了工业化开采,而TOC含量是评价页岩有机质丰度和生烃能力的主要参数之一。利用测井资料评价烃源岩TOC含量,能够弥补烃源岩取心少、实测样品分布不连续的不足。为了得到连续的、整体的TOC含量数据,达到对页岩含气层位有机碳含量的定量化预测的目的,以涪陵地区A井为例,从目的层五峰—龙马溪组页岩实测TOC含量出发,结合地球物理测井资料,采用多参数优选、交会分析法、多元回归分析及ΔlgR法寻找与TOC相关性最好的参数,并以此建立区域性的统计学方程。利用该拟合关系式,结合三维地震数据体的叠后反演,计算出TOC数据体。结果显示,预测TOC结果与实测值高度吻合,相关性好,误差小。计算得到页岩目的层位TOC含量为0.5%-5.15%。其中目的层第一段TOC含量为1.9%-5.15%,为优势层段。地震反演得到的TOC连井分布和平面分布特征与研究区4口井的实测与计算TOC值连井对比所表现的分布特征一致。表明用岩石测井密度与TOC关系所预测的TOC分布是准确可信的,此方法可以应用于涪陵地区页岩的勘探评价。; 关键词涪陵页岩气有机碳含量预测密度叠后反演; Keywords Fuling shale gas total organic carbon(TOC)prediction density poststack inversion; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩有机碳含量预测及效果评价	唐佰强刘招君孟庆涛张朋霖李元吉王君贤	《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于支持向量机(SVM)的不同咸化程度烃源岩总有机碳含量预测模型	初勇志刘成林太万雪阳宏	《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心	2022	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于火焰彩色纹理特征的转炉炼钢碳含量预测	李清荣刘辉	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测	李超刘辉	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于机器学习的页岩气总有机碳含量预测模型	魏明强周金鑫段永刚董全	《科学技术与工程》北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	含气页岩有机碳含量地球物理预测	许杰何治亮董宁霍志周路菁张金强李佩	《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心	2013	29	在线阅读下载PDF 职称材料
7	富有机质页岩TOC含量的地球物理定量化预测	王健石万忠舒志国徐清海张晓明徐壮	《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心	2016	39	在线阅读下载PDF 职称材料