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面向碳减排的梯级水库蓄水期水碳多目标优化调度研究 被引量:2
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作者 周研来 宁志昊 何鋆涛 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第6期194-202,共9页
考虑到当前梯级水库蓄水调度研究尚未开展碳减排调度,基于碳排放因子法提出了梯级水库蓄水期水碳多目标调度模型,制定了梯级水库提前蓄水策略,并以防洪风险最小化、发电量最大化和温室气体排放量最小化为调度目标,采用NSGA-II求解调度... 考虑到当前梯级水库蓄水调度研究尚未开展碳减排调度,基于碳排放因子法提出了梯级水库蓄水期水碳多目标调度模型,制定了梯级水库提前蓄水策略,并以防洪风险最小化、发电量最大化和温室气体排放量最小化为调度目标,采用NSGA-II求解调度模型推求了梯级水库蓄水期优化调度方案,在金沙江中下游6座水库与三峡水库组成的梯级水库开展了实例研究。结果表明:相较于现行调度方案,优化调度方案集在防洪库容占用率为0~4.92%的情况下,发电量提升了7.23~40.26亿kW·h/a(0.65%~3.60%),弃水量减少了15.82~55.03亿m^(3)/a(6.45%~22.43%),温室气体排放量降低了38.55~45.63 Gg CO_(2e)/a(8.33%~9.85%),碳排放强度降低了0.39~0.47 kg CO_(2e)/(MW·h)(9.49%~11.44%),显著提升了梯级水库的发电量、抗旱供水能力并减少了温室气体排放。研究成果为实现梯级水库蓄水期水碳协同调度提供了技术支撑。 展开更多
关键词 水碳调度 蓄水调度 碳排放 非支配排序遗传算法 梯级水库
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基于LightGBM和SHAP算法的致密油储层孔隙度预测
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作者 王伟 党海龙 +3 位作者 康胜松 肖前华 丁磊 石立华 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第5期90-99,共10页
为了准确高效地表征致密油储层孔隙度的空间分布特征,同时对机器学习模型的可解释性进行评价,采用Z-Score方法对特征属性进行归一化处理,并应用Optuna超参数优化框架对模型的超参数进行调优,建立了一种基于LightGBM算法的孔隙度预测模型... 为了准确高效地表征致密油储层孔隙度的空间分布特征,同时对机器学习模型的可解释性进行评价,采用Z-Score方法对特征属性进行归一化处理,并应用Optuna超参数优化框架对模型的超参数进行调优,建立了一种基于LightGBM算法的孔隙度预测模型,与GBDT和XGBoost算法模型进行了预测效果的综合对比,并利用SHAP算法对LightGBM模型的输出结果进行了可视化解释分析。研究结果表明:LightGBM模型在训练数据集和测试数据集上的预测决定系数分别为0.984和0.855,模型预测准确度高、泛化能力强,综合预测效果好于GBDT和XGBoost模型。应用SHAP算法对LightGBM模型结果的可解释性进行分析,结果表明,影响LightGBM孔隙度预测模型最重要的5项测井参数为密度、阵列感应电阻率、自然伽马、声波时差和光电吸收截面指数。在研究区某单井X致密层段孔隙度的预测实例中,LightGBM模型预测准确度达93.9%,分别高于GBDT和XGBoost模型的预测准确度86.53%和89.08%;训练时长为0.016 s,分别为GBDT和XGBoost模型训练时长的0.096倍和0.025倍;预测时长为0.01 s,分别为GBDT和XGBoost模型预测时长的0.42倍和0.19倍;LightGBM模型的预测效率相对GBDT和XGBoost模型具有明显优势,其在取心井段上对孔隙度的预测误差更小,预测能力更强,且能更好地拟合低值孔隙度。该方法的应用不仅解决了单井致密层段获取完整准确孔隙度分布的难题,而且提高了孔隙度预测的精度和效率,对致密油储层的评价及高效勘探开发具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 致密油储层 机器学习 LightGBM算法 SHAP算法 孔隙度预测
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一种基于机器学习的井间水驱优势通道识别方法 被引量:1
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作者 杨二龙 陈柄君 +2 位作者 董驰 曾傲 张梓彤 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期157-164,共8页
井间优势渗流通道的形成受多方面的因素综合影响,识别过程中需要分析的因素众多、过程复杂,最直观可靠的做法是通过剖面测试数据结合生产动态分析来判定,或者通过措施见效井来验证是否存在优势渗流通道,但是实际生产中剖面测试数据量不... 井间优势渗流通道的形成受多方面的因素综合影响,识别过程中需要分析的因素众多、过程复杂,最直观可靠的做法是通过剖面测试数据结合生产动态分析来判定,或者通过措施见效井来验证是否存在优势渗流通道,但是实际生产中剖面测试数据量不足,措施见效井分析结果又属于后验知识,时效性差,导致识别的精度和效率较低。因此,本文以大庆油田特高含水典型区块M区块为例,结合主控因素分析方法构建特征参数集,应用粒子群算法(PSO)优化深度置信神经网络(DBN)的结构参数,通过逐层递推和全局优化融合、有监督和无监督学习算法融合提升模型性能,形成了一种基于机器学习算法的注采井间优势通道识别的方法。构建的优势通道识别PSO-DBN模型应用于典型区块,识别准确率比未经过优化的DBN神经网络模型预测准确率提高了2.8%,比MLP神经网络模型预测准确率提高了8.6%,通过增补无标注样本、实现有监督和无监督学习算法融合,可以进一步提升识别精度。 展开更多
关键词 特高含水油藏 井间优势通道 深度置信神经网络 算法融合 机器学习
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基于全局状态预测与公平经验重放的交通信号控制算法 被引量:1
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作者 缪孜珺 罗飞 +1 位作者 丁炜超 董文波 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期337-344,共8页
为了应对交通拥堵而设计的高效交通信号控制算法能提升现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能,然而这些算法在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——多智能体强化学习... 为了应对交通拥堵而设计的高效交通信号控制算法能提升现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能,然而这些算法在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——多智能体强化学习(MARL)算法产生的时间和空间的部分可观测性引发的非平稳性问题会导致这些算法无法稳定的收敛。因此,提出一种基于全局状态预测与公平经验重放的多路口交通信号控制算法IS-DQN。一方面,基于不同车道的车流历史信息预测多路口的全局状态,从而扩展IS-DQN的状态空间,以避免算法产生空间部分可观测性而带来非平稳性问题;另一方面,为应对传统经验重放策略的时间部分可观测性,采用蓄水池抽样算法来保证经验重放池的公正性,进而避免其中的非平稳性问题。在复杂的多路口环境下应用IS-DQN算法进行3种不同的交通压力仿真实验的结果表明:在不同交通流情况下,尤其是在中低交通流量下,相较于独立的深度强化学习算法,ISDQN算法能得到更短的车辆平均行驶时间,并表现出了更优的收敛性能与收敛稳定性。 展开更多
关键词 深度强化学习 交通信号控制 时序预测 蓄水池抽样算法 长短期记忆
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基于蓄水池算法的顺序独立半透明头发渲染
5
作者 蔡宇泽 吴志红 张严辞 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1147-1155,共9页
为了提升实时渲染半透明头发的效率,本文提出了一种基于蓄水池算法的顺序独立半透明渲染算法.该算法构建了一种固定大小的蓄水池,其中保存对结果有显著贡献的片段,最终对这些片段进行准确的颜色混合计算.对于蓄水池之外的片段,采用近似... 为了提升实时渲染半透明头发的效率,本文提出了一种基于蓄水池算法的顺序独立半透明渲染算法.该算法构建了一种固定大小的蓄水池,其中保存对结果有显著贡献的片段,最终对这些片段进行准确的颜色混合计算.对于蓄水池之外的片段,采用近似但快速的计算方法.与现有分类计算片段的算法相比,该蓄水池可以在一个几何渲染遍中筛选出带有任意特性的目标片段,且无需提前保存原始片段集.实验结果表明,与基于链表的算法相比,本文算法减少了需要排序的片段数量,从而带来了性能上的提升,并能够节约显存;与其他的近似算法相比,本文算法更能够显示出发丝之间的层次结构.本文算法适用于基于面片的头发模型,也适用于复杂度更高的基于发束的模型,并且能够结合多重采样抗锯齿,更好地处理大规模半透明头发渲染. 展开更多
关键词 实时渲染 半透明头发渲染 顺序独立半透明渲染算法 蓄水池算法
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天府气田须家河组致密砂岩气藏“砂中找储”识别技术
6
作者 熊文浩 张冲 +3 位作者 陶云贺 周新波 韩华洋 张文艺 《断块油气田》 北大核心 2025年第1期118-125,共8页
天府气田须家河组致密砂岩具有岩性复杂、砂体致密、储集物性差、非均质性强等特点,缺乏一套系统的储层识别方法。由岩性识别的曲线重构法计算的裂缝综合参数、粒度表征参数,与声波时差测井参数一起作为储层识别的3个特征参数,利用Stack... 天府气田须家河组致密砂岩具有岩性复杂、砂体致密、储集物性差、非均质性强等特点,缺乏一套系统的储层识别方法。由岩性识别的曲线重构法计算的裂缝综合参数、粒度表征参数,与声波时差测井参数一起作为储层识别的3个特征参数,利用Stacking集成策略,融合随机森林、支持向量机、多层感知器等3个子算法模型进行超参数寻优,结合岩心及测试资料提取特征参数,建立储层识别的二分类模型——“砂中找储”模型。此模型在验证集中的识别准确率达到94.91%。该模型在目标区块验证井的识别结果与试油结论及生产动态资料吻合,证明了该模型在天府气田须家河组的适用性,为同类型储层的快速识别和有效性评价提供了技术参考。 展开更多
关键词 致密砂岩气藏 Stacking集成算法 储层识别 须家河组
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基于PCA-GA算法的贵州省水库标准化管理因子研究
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作者 倪康 古今用 申乾坤 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第S1期569-576,共8页
依赖专家对标对表的创建工作中,存在专家在扣分区间内自由把控扣分程度的现象,针对所造成的因子重要性、所占总分比例、扣分区间一致,但其差异化不一致的问题,利用主成分分析法(PCA)以离散度作为表征指标,重构《贵州省水库标准化管理评... 依赖专家对标对表的创建工作中,存在专家在扣分区间内自由把控扣分程度的现象,针对所造成的因子重要性、所占总分比例、扣分区间一致,但其差异化不一致的问题,利用主成分分析法(PCA)以离散度作为表征指标,重构《贵州省水库标准化管理评价标准》(简写为《评价标准》),建立特征矩阵作为输入变量,利用GA遗传算法改进BP神经网络进行拟合验证。结果表明,《评价标准》因子离散程度越高,越能代表创建实际情况;GA算法通过建立解释目标与解释适应度核函数之间的映射关系,进一步提升了BP神经网络的泛化能力和精准度,改进后的GA-BP神经网络算法模型的拟合准确率达98.78%;重构后的《评价标准》拟合R2高达0.953,较重构前提升了0.107,有着更好的拟合精度。目前从因子离散度角度出发对水利工程达标创建标准解构、重组的研究相对较少,研究结论能够较好的辅助贵州省水库标准化管理创建、后续《评价标准》的修编等工作。 展开更多
关键词 水库标准化 主成分分析法 离散度 遗传算法 重构标准
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融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法
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作者 张金鼎 张凯 +2 位作者 张黎明 刘丕养 陈旭 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第2期152-162,共11页
差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应... 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。 展开更多
关键词 油藏数值模拟 自动历史拟合 差分进化算法 自适应方法 分位数变换
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基于机器学习的水平井地质导向技术研究及应用
9
作者 王虹雅 龚斌 +5 位作者 孙雄伟 孙雪冬 赵凤坤 牟宣 杨京华 方军龄 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期238-246,共9页
非常规油气藏具有储层非均质性强、甜点薄等特征,水平井开发模式不仅扩大了泄油气面积,而且增加了单井储层动用程度。传统地质导向技术主要凭借专家经验对井下采集数据进行综合判断、指导钻进,整套流程表现出判定标准不统一、耗费时间... 非常规油气藏具有储层非均质性强、甜点薄等特征,水平井开发模式不仅扩大了泄油气面积,而且增加了单井储层动用程度。传统地质导向技术主要凭借专家经验对井下采集数据进行综合判断、指导钻进,整套流程表现出判定标准不统一、耗费时间长、主观性强的痛点,因此,文章基于机器学习算法建立了地质分层智能预测模型和水平井段轨迹状态预测模型,两种模型预测准确度分别达到98.7%和92.33%。通过采集地下工程参数和地质参数信息数据,训练得到钻井过程中垂直井段地质分层预测模型和水平井段井眼轨迹预测概率模型,从数据层面降低了现场对人工经验的依赖,实现了复杂地层的智能识别分类,量化了井眼轨迹与目的层位的位置关系,大幅提升钻井效率和储层钻遇率,显著提高复杂油气藏单井产量和采收率。该地质导向技术在鄂尔多斯东缘深部煤层气大宁-吉县区块进行了试点应用,结果显示,系统显著提升了气藏研究的效率与工程决策的有效性,为全面了解和掌握气藏资源潜力、全力推进智能化在科研生产中的深度应用提供了有力的支撑。 展开更多
关键词 地质导向技术 智能算法 储层钻遇率 地质分层 井眼轨迹
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增强型飞蛾扑火优化算法在梯级水库优化调度中的应用
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作者 侯子琪 彭慧春 李继清 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第7期143-152,共10页
制定合理的梯级水库调度方案对提升水电能源利用率至关重要,然而决策过程的多阶段性增加了该问题的复杂性,优化算法在求解时表现出一定程度的调度结果不稳定性、精度低甚至找不到最优解。飞蛾扑火优化算法(MFO)因其高效性而广泛应用于... 制定合理的梯级水库调度方案对提升水电能源利用率至关重要,然而决策过程的多阶段性增加了该问题的复杂性,优化算法在求解时表现出一定程度的调度结果不稳定性、精度低甚至找不到最优解。飞蛾扑火优化算法(MFO)因其高效性而广泛应用于各复杂问题,但存在易早熟和种群易趋同化等缺陷。为增强MFO算法的调度效果,提出了一种增强型飞蛾扑火优化算法(EMFO)。通过采用自适应变化的火焰数量以增强寻优空间的遍历性、融合动态共享前3名火焰位置的光源交流策略以避免落入局部极值并引入最差个体反向学习以提高收敛精度。以CEC2022测试函数以及黄河上游梯级水库中长期发电优化调度工程案例验证了所提算法的有效性。结果表明,EMFO在寻优精度以及收敛速度等方面显著优于现有算法。在工程案例方面,在考虑不同来水和起调水位条件下,EMFO较现有算法均能生成收敛精度更高、弃水量更少及表现更稳定的调度结果,且其优化后的方案发电保证率更高、破坏程度最小。以丰水年为例,其发电量分别提高了2.50%、1.56%,标准差分别下降了16.48%、42.86%,弃水量分别减少了11.375亿m^(3)和6.839亿m^(3),通过水位出力过程及刘家峡凌汛期下泄流量过程分析了调度结果的合理性,EMFO算法优化后的调度方案可以保证在满足汛期防洪需求及凌汛期刘家峡的防凌需求基础上增加整体发电量,有效提高了水资源综合利用率,为处理梯级水库优化调度提供了一种新的可行方法。 展开更多
关键词 梯级水库调度 发电优化调度 飞蛾扑火算法 种群交流 反向学习
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考虑负荷变动及风光预测误差的梯级电站实时出力调整方法
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作者 醋院科 蒋志强 +6 位作者 王鹏飞 吴文雄 肖鹏 张太衡 张超 陈兰兰 严尔治 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期213-217,共5页
随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负... 随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负荷需求变化的出力调整模型采用鲸鱼优化算法进行求解,面向风光预测误差的出力调整采用多策略调整方法求解,基于不同的梯级水电站排序对预测误差进行消纳,并对比不同策略之间得到的调整方案。结果表明,全时段出力调整相较于部分时段出力调整的出力波动大,但未来时段的蓄能值较大;按照电站出力比排序进行出力调整的方案耗能最少,而按照出力调整大小排序进行调整的方案得到的时段末水位与原出力计划水位最为接近。2种模型能够较好地对梯级水电站的实时出力进行调整,可为北盘江梯级电站出力实时负荷调整提供支撑。 展开更多
关键词 梯级水库 实时调度 负荷调整 改进鲸鱼优化算法 北盘江流域
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基于SSMO-SSA-LGBM算法的致密砂岩储层岩性识别
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作者 孙婧 赵军龙 +3 位作者 张雨辰 金利睿 崔文洁 陈家鑫 《地质通报》 北大核心 2025年第5期935-948,共14页
【研究目的】现有岩性测井识别方法用于致密砂岩储层岩性识别时,存在岩性类别处理不均衡及敏感性不足问题。【研究方法】本文提出SSMO-SSA-LGBM模型,利用SVM-SMOTE过采样算法(简称SSMO)对训练集中岩性数据较少的样本进行平衡化处理,得... 【研究目的】现有岩性测井识别方法用于致密砂岩储层岩性识别时,存在岩性类别处理不均衡及敏感性不足问题。【研究方法】本文提出SSMO-SSA-LGBM模型,利用SVM-SMOTE过采样算法(简称SSMO)对训练集中岩性数据较少的样本进行平衡化处理,得到新合成样本,并将其与原始训练集组成新训练集,用于训练和构建LGBM模型,由于LGBM模型训练时使用较多超参数,因此采用麻雀优化搜索算法SSA对其进行超参寻优以获得最佳参数组合。以甘肃华池油田S区延10致密砂岩测井数据为基础,训练构建SSMO-SSA-LGBM模型,采用KNN、Adaboost、随机森林等模型进行对比。【研究结果】经SSMO模型平衡化后,LGBM模型对少数类识别性能增强;SSA算法全局优化搜索经较少次数迭代获得LGBM最优超参数;SSMO-SSA-LGBM模型预测性能达到最优,在验证井上岩性识别结果与取心资料符合率较高。【结论】采用SSMO算法能有效解决岩性类别非均衡给岩性预测结果带来的不利影响,SSA算法全局优化搜索经较少次数迭代获得LGBM算法最优超参数组合,使得模型预测性能达到最优,该模型在华池S区的应用效果较好。 展开更多
关键词 SSMO-SSA-LGBM算法 非均衡数据 岩性识别 致密砂岩储层 甘肃华池
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一种规模序列法中对油气藏规模变化系数(k)改进的取值技术及应用实例
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作者 陈双玲 于京都 +3 位作者 郑民 王小娟 吴晓智 王建 《地质科技通报》 北大核心 2025年第1期15-24,共10页
规模序列法基于Pareto定律,有效获取油气藏规模变化系数(k)的取值长期以来是该方法应用中的关键及难点,并制约了该方法的应用成效。通过求取已发现油气资源规模比,利用已发现油气资源可能具有的规模序列号,构建了一种对k的优化取值技术... 规模序列法基于Pareto定律,有效获取油气藏规模变化系数(k)的取值长期以来是该方法应用中的关键及难点,并制约了该方法的应用成效。通过求取已发现油气资源规模比,利用已发现油气资源可能具有的规模序列号,构建了一种对k的优化取值技术,主要包括:以资源规模序列号与k为坐标轴建立坐标系,根据已发现油气资源规模比做数据交汇,当不同规模比下的交汇数据点近似位于垂直于k轴的直线上时,该直线与k轴的交点即为k的一个解;进一步提出了在获取k及规模序列解集后,对解集进行优选定解的原则,以满足油气资源评价需求。对已发表文献中经典数据的分析表明,通过应用该技术可有效获取油气藏规模变化系数(k)的取值;并进一步构建了对川中金秋气区盐亭区块侏罗系沙溪庙组6号砂组天然气资源的应用实例,表明预测与实际拟合结果较好,评价结果符合当前盆地天然气勘探认识。该技术对地质经验依赖程度低、不需要设定分析步长、无复杂的行列式-矩阵运算环节,有效降低了在k取值过程中的主观性和计算强度,并实现了程序化,提高了分析时效性,可为规模序列法的深入应用提供帮助。 展开更多
关键词 规模序列 油气藏规模变化系数(k) 分析算法 资源评价 天然气
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人工智能在陆相低渗油田地质甜点预测的深度应用
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作者 王宗俊 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1285-1299,共15页
为解决传统地球物理方法无法有效预测深层陆相低渗透甜点分布的局限性问题,提出了一套基于人工智能的高精度地质甜点预测方法流程,为压裂方案优化和开发井位部署提供可靠依据。通过多步骤人工智能算法,包括:XGBoost算法构建改进的低渗... 为解决传统地球物理方法无法有效预测深层陆相低渗透甜点分布的局限性问题,提出了一套基于人工智能的高精度地质甜点预测方法流程,为压裂方案优化和开发井位部署提供可靠依据。通过多步骤人工智能算法,包括:XGBoost算法构建改进的低渗储层经验性品质指数(RQI)、蜂群算法深度神经网络实现一维井点RQI曲线预测、基于随机失活策略的改进CNN算法,实现空间三维RQI展布预测,突破了传统甜点预测的局限性,实现了由一维到三维的多尺度智能预测,显著提升了低渗储层表征精度。某油田应用表明,该方法克服各不利因素影响,地质甜点预测精度较传统方法有明显提升。 展开更多
关键词 改进储层经验性品质指数 人工智能(AI) XGBoost 蜂群算法 随机失活(DropOut)
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考虑生态流量保证率的丹江口水库多目标优化调度
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作者 张睿 李纪辉 +1 位作者 鲁春辉 刘备 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第9期192-201,共10页
随着汉江流域水资源开发程度的逐步提高及生态需求不断增加,流域内用水与流域外调水、水资源综合利用与生态用水的矛盾日益突出,亟需通过科学手段强化水资源配置能力,协同推进河湖生境修复与健康维持。为此,以南水北调中线工程供水量、... 随着汉江流域水资源开发程度的逐步提高及生态需求不断增加,流域内用水与流域外调水、水资源综合利用与生态用水的矛盾日益突出,亟需通过科学手段强化水资源配置能力,协同推进河湖生境修复与健康维持。为此,以南水北调中线工程供水量、水库发电量、生态流量保证率为目标,构建丹江口水库供水-发电-生态多目标优化调度模型,运用改进的NSGA-Ⅲ优化算法进行求解,得到不同来水频率条件下非劣调度方案集。结果显示:生态最优方案在丰、平、枯来水条件下生态流量保障率分别提升100%、46.65%、88.89%,优化效果明显,最大限度提升生态效益的同时强化了水资源配置能力。研究成果可为推进江河保护治理和水库综合效益发挥提供指导和借鉴。 展开更多
关键词 丹江口水库 多目标优化调度 NSGA-Ⅲ优化算法 生态流量保证率 河流水文健康评估
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基于波形差异性的缝洞体内部结构预测方法
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作者 杨赟昊 朱博华 +6 位作者 冉琦 李晶晶 卢志强 常健强 张胜寒 梁舒瑗 赵军 《断块油气田》 北大核心 2025年第1期102-107,共6页
碳酸盐岩缝洞体油气藏内部结构的精细描述是该类储集体高效井位部署和效益开发的关键技术之一。研究区缝洞体地震响应为串珠状,内部多为小尺度栅状结构,横向上具有分隔性。文中基于波形差异,改进了互相关相干算法的地震道组合方式,减小... 碳酸盐岩缝洞体油气藏内部结构的精细描述是该类储集体高效井位部署和效益开发的关键技术之一。研究区缝洞体地震响应为串珠状,内部多为小尺度栅状结构,横向上具有分隔性。文中基于波形差异,改进了互相关相干算法的地震道组合方式,减小横向分析窗口,进行缝洞体内部结构分析;设计理论模型进行正演模拟并偏移成像,揭示小尺度缝洞储集体内部栅状结构地震响应特征;统计研究区实钻井储层段,并与预测结果进行吻合度比对;减小地震资料处理面元,预测的串珠状缝洞体内部栅状结构有效刻画储层段和边界;在井轨迹上标定储层段,进行三维刻画,吻合精度较高。研究结果表明,相较于常规地震资料,显著提高预测精度,降低了地震资料解释的多解性。这一方法为有利油气靶区优选和井轨迹设计优化工作提供了可靠的地震解释依据。 展开更多
关键词 互相关相干算法 缝洞体油气藏 栅状结构 塔里木盆地
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多沙河流水库水沙电优化调度研究
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作者 李定乾 王增辉 +2 位作者 唐文昕 宋炜杰 李立平 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第2期46-55,共10页
为最大程度实现水库的综合效益,确保水库优化运用,将水库发电模块融入精准描述水沙输移、计算库区冲淤的水沙动力学模型,并采用基于高斯动态分布变异算子的遗传算法进行水库优化调度计算,构建了库区减淤与水库发电的水沙电优化调度模型... 为最大程度实现水库的综合效益,确保水库优化运用,将水库发电模块融入精准描述水沙输移、计算库区冲淤的水沙动力学模型,并采用基于高斯动态分布变异算子的遗传算法进行水库优化调度计算,构建了库区减淤与水库发电的水沙电优化调度模型。将该模型应用于三门峡水库进行水沙电模拟验证,同时以下泄流量为决策变量开展水库优化调度的研究。结果表明,水沙电模型能够较精准地模拟库区各测站水位流量过程,库区泥沙淤积量计算与发电量计算误差均小于5%。这说明水沙电动力学模型能与遗传算法有效结合,进行优化调度研究。在满足水库运行约束条件的前提下,通过调整汛期库水位,水库发电量提升了28%,库区泥沙冲刷量减少了8.8%。研究可为多沙河流水库的多目标优化调度提供参考。 展开更多
关键词 水库发电 库区减淤 水沙电模型 优化调度 遗传算法
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油藏不同开发阶段层面建模算法及实例 被引量:1
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作者 左毅 宋静 +3 位作者 史卓丽 乔婧璇 祖秀然 郑洁 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期118-125,共8页
由于油藏不同开发阶段特征及其研究目的不同,三维地质建模中层面建模采取的模拟方法和模型精度均有所区别。从三维地质建模角度出发,将油藏开发划分为油藏评价、新区建产和老区调整3个阶段,通过港东二区五断块层面模拟过程中各种模拟算... 由于油藏不同开发阶段特征及其研究目的不同,三维地质建模中层面建模采取的模拟方法和模型精度均有所区别。从三维地质建模角度出发,将油藏开发划分为油藏评价、新区建产和老区调整3个阶段,通过港东二区五断块层面模拟过程中各种模拟算法分析及筛选,提出了层面模拟时,油藏评价阶段建模采用Kriging算法,网格精度为100 m×100 m×5.0 m;新区建产阶段建模采用Kriging算法或Global B-spline算法,网格精度为50 m×50 m×1.5 m;老区调整阶段建模采用Local B-spline算法或Converging average算法,网格精度为10 m×10 m×0.5 m,使层面模拟结果更符合地质情况及研究需要。 展开更多
关键词 油藏开发 阶段划分 层面建模 模拟算法 标准层面 油藏评价 新区建产 老区调整
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基于三峡-葛洲坝水量平衡的机组发电流量修正
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作者 张玮 赵辉 +3 位作者 刘攀 黄康迪 刘园 鲍一凡 《人民长江》 北大核心 2025年第4期206-212,共7页
计算得到的葛洲坝水库出库总水量显著大于三峡水库出库总水量,水量偏差幅度明显超过区间来水,亟需进行出库流量的修正。为了精准计算葛洲坝水库出库流量,使三峡水库、葛洲坝水库及其区间来水满足水量平衡,以三峡水库出库流量-葛洲坝水... 计算得到的葛洲坝水库出库总水量显著大于三峡水库出库总水量,水量偏差幅度明显超过区间来水,亟需进行出库流量的修正。为了精准计算葛洲坝水库出库流量,使三峡水库、葛洲坝水库及其区间来水满足水量平衡,以三峡水库出库流量-葛洲坝水库入库流量平衡为修正基准,以SCE-UA算法为优化方法,为葛洲坝发电机组引入水头相关的修正系数,通过不同分期修正系数的率定,实现了对葛洲坝各机组发电流量的修正。结果表明:在汛期,修正后流量平均绝对偏差MAD由1720 m^(3)/s降至571 m^(3)/s,月度总水量偏差VD由43.18亿m^(3)降低至1.09亿m^(3);在非汛期,MAD由1650 m^(3)/s减小至745 m^(3)/s,VD由4.52亿m^(3)减小至2.53亿m^(3)。提出的基于水量平衡的流量修正方法,能够提高葛洲坝流量准确性,大幅度改善原有的水量不平衡现象,为三峡-葛洲坝梯级水电站调度决策提供更准确的数据支撑。 展开更多
关键词 发电流量修正 水量平衡 出库流量 SCE-UA算法 水轮机机组特性曲线 三峡水库 葛洲坝水库 梯级水电站
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考虑入库径流和负荷需求不确定性的水库优化调度研究 被引量:1
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作者 李晓英 朱克节 陈端 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1709-1716,共8页
为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理... 为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理。建立以电站实际出力与计划出力偏差最小、总发电量最大和下游适宜生态流量改变度最小为目标的多目标优化调度模型。多目标粒子群算法求解结果表明:在考虑水库入流和负荷需求不确定性的前提下,各情景下的水库水位升降变化规律与实际水位变化规律基本相同,且与实际水位相比,水库能在更多时段维持较高水位运行,提高了三峡电站在蓄水期的整体发电水平。 展开更多
关键词 不确定性 入库径流 负荷需求 水库优化调度 多目标粒子群算法 K-MEANS聚类算法 鲁棒优化 三峡水库
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