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基于集合卡尔曼滤波方法的振荡流Morison方程校核与研究: 1; 作者李健增孟祥飞 +2 位作者范晓文张士岩及春宁《振动与冲击》北大核心 2025年第15期289-297,共9页; 当利用Morison方程开展小KC(Keulegan-Carpenter)数场景下水下桩柱结构地震响应模拟时,拖曳力系数C_(d)和惯性力系数C_(m)是影响计算可靠性的关键。系数的获取方式与精度判别目前尚未统一,同时缺乏不同要素对系数影响的全面性分析。针... 展开更多; 关键词集合卡尔曼滤波方法 Morison方程参数校核; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于集合卡尔曼滤波算法刻画低渗透砂岩储层的相对高渗透条带被引量：6: 2; 作者田淼董春梅 +1 位作者于永朋宋雪梅《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期16-21,共6页; 随着低渗透砂岩油藏进入开发中后期,长期注水开发使井间易形成相对高渗透条带,增强了储层非均质性,导致生产井水窜,开发效果差。相对高渗透条带内部经过水洗,储层物性得以改善,而其外部储层动用程度低,易形成剩余油富集区,因此准确刻画... 展开更多; 关键词低渗透砂岩储层油藏数值模拟模型更新集合卡尔曼滤波高渗透条带刻画方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据驱动技术的智能试井解释方法——以有水气藏产水气井为例被引量：9: 3; 作者糜利栋顾少华 +1 位作者薛亮赵林《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期119-124,共6页; 对解释模型的正确识别是获得合理可靠的油气井试井解释结果的前提条件。为了提高油气井试井解释结果的准确性,基于油气藏数值模拟技术和随机反演理论,构建多模式下模型参数—试井曲线样本集合;以数据驱动为基础,基于多模式随机分析理论... 展开更多; 关键词油气井试井数值模拟集合卡尔曼滤波方法试井解释智能试井有水气藏底水; 在线阅读下载PDF 职称材料

数值天气预报中分析同化基本方法的历史发展脉络和评述被引量：16: 4; 作者朱国富《气象》 CSCD 北大核心 2015年第8期986-996,共11页; 数值天气预报中分析同化的基本方法先后经历了多项式函数拟合方法、逐步订正方法、最优插值方法、变分方法和集合卡尔曼滤波方法。本文首先根据相关的经典文献力求本色地介绍这些方法的基本思想和实施的具体要点;然后,着重于它们的上下... 展开更多; 关键词数值天气预报客观分析和资料同化逐步订正方法最优插值方法变分方法集合卡尔曼滤波方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于集合卡尔曼滤波方法的振荡流Morison方程校核与研究: 1; 作者李健增孟祥飞范晓文张士岩及春宁; 机构天津大学建筑工程学院国家超级计算天津中心天河超级计算淮海分中心; 出处《振动与冲击》北大核心 2025年第15期289-297,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(52179076,51979186,51779175)。; 文摘当利用Morison方程开展小KC(Keulegan-Carpenter)数场景下水下桩柱结构地震响应模拟时,拖曳力系数C_(d)和惯性力系数C_(m)是影响计算可靠性的关键。系数的获取方式与精度判别目前尚未统一,同时缺乏不同要素对系数影响的全面性分析。针对这一问题,以水下桩柱结构的二维CFD(computational fluid dynamics)仿真数据为基础,开展了基于集合卡尔曼滤波方法的Morison方程系数寻优方程组建模,制定了防非物理性拟合和支持方程组快速迭代收敛的先验数据预处理策略和针对振荡时序数据的误差判定指标,在此基础上设计了包含不同截面形状、不同振幅、不同振动周期等要素的系列计算方案。结果表明,提出的以集合卡尔曼滤波为基础的拟合方法,兼顾了处理精度与计算效率,可有效模拟非线性复杂场景下C_(d)和C_(m)与受力之间的关系,同时可为同类型小KC数应用场景下的水中地震载荷受力计算提供数据指导以及数学基础。; 关键词集合卡尔曼滤波方法 Morison方程参数校核; Keywords ensemble Kalman filtering method Morison equation parametric verification; 分类号 TH212 [机械工程—机械制造及自动化] TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于集合卡尔曼滤波算法刻画低渗透砂岩储层的相对高渗透条带被引量：6: 2; 作者田淼董春梅于永朋宋雪梅; 机构中国石油大学(北京)地球科学学院中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东省油藏地质重点实验室; 出处《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期16-21,共6页; 基金国家科技重大专项"复杂油气藏精细表征及剩余油分布"(2011ZX05009-003); 文摘随着低渗透砂岩油藏进入开发中后期,长期注水开发使井间易形成相对高渗透条带,增强了储层非均质性,导致生产井水窜,开发效果差。相对高渗透条带内部经过水洗,储层物性得以改善,而其外部储层动用程度低,易形成剩余油富集区,因此准确刻画相对高渗透条带形态与展布是低渗透砂岩储层剩余油分布预测与挖潜的关键。为此,利用开发井的动、静态资料,结合随机模拟得到的储层参数模型,利用集合卡尔曼滤波算法,实现了针对地质属性模型与油藏数值模拟的迭代与更新,使储层参数模型不断吸收并融合油藏内开发井动态生产数据,最终得到能够反映不同开发阶段储层真实地下地质情况的属性模型。结果表明,利用该算法计算得到的储层渗透率模型可指示储层物性在平面上的差异,从而刻画低渗透砂岩储层相对高渗透条带的发育位置及展布形态,为剩余油分布预测与挖潜奠定基础。; 关键词低渗透砂岩储层油藏数值模拟模型更新集合卡尔曼滤波高渗透条带刻画方法; Keywords low-permeability sandstone reservoir；reservoir numerical simulation；model updating ensemble Kalman filter；relatively high-permea bility zone；characterization method; 分类号 TE122.2 [石油与天然气工程—油气勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据驱动技术的智能试井解释方法——以有水气藏产水气井为例被引量：9: 3; 作者糜利栋顾少华薛亮赵林; 机构中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院中国石油大学(北京)石油工程学院; 出处《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期119-124,共6页; 基金中国石油化工股份有限公司基础性前瞻性科技开发项目“基于机器学习的水侵气井试井解释方法研究”(编号:P18086-5) 中国石油大学(北京)前瞻导向及培育项目“基于大数据和机器学习的裂缝性油藏产能预测研究”(编号:2462018QZDX13)。; 文摘对解释模型的正确识别是获得合理可靠的油气井试井解释结果的前提条件。为了提高油气井试井解释结果的准确性,基于油气藏数值模拟技术和随机反演理论,构建多模式下模型参数—试井曲线样本集合;以数据驱动为基础,基于多模式随机分析理论来识别试井解释模型,采用集合卡尔曼滤波方法(简称EnKF方法)进行试井曲线拟合,将数据驱动技术应用于试井模型识别—参数解释的全过程;进而提出了一套基于数据驱动技术的智能试井解释方法,选取X有水气藏1口产水气井进行了现场应用实验。研究结果表明:①所形成的智能试井解释方法可以实现对复杂渗流、复杂边界问题的试井解释,避免了常规试井模型的过度简化,降低了由于模型简化而产生的解释结果误差;②采用多模式EnKF方法,根据拟合误差最小化原则,可以识别出与气藏实际情况相匹配的水侵模式,从而准确把握气藏水侵动态特征。结论认为,基于数据驱动的智能试井解释方法实现了试井模型识别和参数自动解释;该方法适应性强、解释精度高,具有良好的应用前景。; 关键词油气井试井数值模拟集合卡尔曼滤波方法试井解释智能试井有水气藏底水; Keywords Well test Numerical simulation Ensemble Kalman Filter(EnKF) Well test interpretation Intelligent well test Water-bearing gas reservoir Bottom water; 分类号 TE373 [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

题名数值天气预报中分析同化基本方法的历史发展脉络和评述被引量：16: 4; 作者朱国富; 机构国家气象中心; 出处《气象》 CSCD 北大核心 2015年第8期986-996,共11页; 基金公益性行业(气象)科研专项(GYHY201206007) 国家自然科学基金面上项目(41175034)共同资助; 文摘数值天气预报中分析同化的基本方法先后经历了多项式函数拟合方法、逐步订正方法、最优插值方法、变分方法和集合卡尔曼滤波方法。本文首先根据相关的经典文献力求本色地介绍这些方法的基本思想和实施的具体要点;然后,着重于它们的上下承接关系,试图阐述同化的历史发展脉络,评述这些方法的显著特征和创新性,以期清晰地理解资料同化的循序渐进的内在发展逻辑。此外,从起源上阐明"主观分析"与"客观分析"、"初猜场"与"背景场"、"分析"与"同化"、以及"更新"、"新息"等基本概念,以期准确地理解和把握"大气资料同化"的由来和内涵。; 关键词数值天气预报客观分析和资料同化逐步订正方法最优插值方法变分方法集合卡尔曼滤波方法; Keywords numerical weather prediction（NWP） objective analysis and data assimilation successive correction method（SCM） optimal interpolation（OI） variational methods（Var） ensemble Kalman filter（EnKF）; 分类号 P456 [天文地球—大气科学及气象学]; 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	基于集合卡尔曼滤波方法的振荡流Morison方程校核与研究	李健增孟祥飞范晓文张士岩及春宁	《振动与冲击》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于集合卡尔曼滤波算法刻画低渗透砂岩储层的相对高渗透条带	田淼董春梅于永朋宋雪梅	《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于数据驱动技术的智能试井解释方法——以有水气藏产水气井为例	糜利栋顾少华薛亮赵林	《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数值天气预报中分析同化基本方法的历史发展脉络和评述	朱国富	《气象》 CSCD 北大核心	2015	16	在线阅读下载PDF 职称材料