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基于实体知识的石油炼化领域命名实体识别
1
作者 丁建新 王晓伟 +4 位作者 温欣 屈克将 王建华 赵艳红 胡思颍 《现代信息科技》 2024年第12期40-46,共7页
石油炼化领域中的命名实体识别任务存在着标注数据稀缺,以及现有的预训练语言模型不能很好识别领域组合和嵌套实体的问题。基于此,首先提出一种基于外部实体知识的数据增强方法(EEKR),通过引入外部实体知识库,将其与标注数据中的实体进... 石油炼化领域中的命名实体识别任务存在着标注数据稀缺,以及现有的预训练语言模型不能很好识别领域组合和嵌套实体的问题。基于此,首先提出一种基于外部实体知识的数据增强方法(EEKR),通过引入外部实体知识库,将其与标注数据中的实体进行实体级别替换完成数据增强,有效解决标注数据稀缺的问题。之后提出了基于内部实体知识的命名实体识别模型(IIEKNER),通过获取标注样本中的内部实体嵌入,将内部实体知识融入预训练模型,从而可以更准确地识别出石油炼化领域中的嵌套和组合实体。实验结果显示,相比于其他模型,基于EEKR数据增强方法的IIEKNER模型的识别效果更优。 展开更多
关键词 命名实体识别 石油炼化领域 数据增强 BERT
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非常规致密储层压裂缝网数字孪生构建理论与方法
2
作者 陆吉 林伯韬 +2 位作者 朱海涛 金衍 孟翰 《世界石油工业》 2025年第1期108-119,共12页
水平井分段压裂技术及大规模体积改造技术的提升,使非常规油气开发获得重大突破和快速发展。致密油气藏成为继页岩气之后全球非常规油气勘探开发的新热点。随着水力压裂技术在致密储层开发中的推广应用,压裂缝网精细化表征成为水力压裂... 水平井分段压裂技术及大规模体积改造技术的提升,使非常规油气开发获得重大突破和快速发展。致密油气藏成为继页岩气之后全球非常规油气勘探开发的新热点。随着水力压裂技术在致密储层开发中的推广应用,压裂缝网精细化表征成为水力压裂数字化、智能化发展建设的关键问题,对压裂效果评价及压裂施工优化具有重要的意义。由于致密储层天然裂缝发育、非均质性强,压裂后复杂的缝网形态给缝网表征带来极大挑战。基于高精度数据采集、实时数据传输、虚拟实体建模与分析、机理数据融合仿真与决策的数字孪生技术,为压裂缝网表征提供了新思路。(1)介绍数字孪生的基本概念及压裂缝网表征的研究现状,提出压裂缝网数字孪生的五维模型及系统架构;(2)将压裂缝网数字孪生的虚拟实体归纳为储层的地质力学模型和压裂缝网模型,研究相应的孪生模型构建方法;(3)分析压裂缝网数字孪生应用于支撑剂运移及油气井产能预测的场景。在此基础上,探讨压裂缝网数字孪生亟待发展的关键技术并提出相关建议,旨在为致密储层水力压裂缝网的数字化及智能化表征与控制提供理论与方法指导。 展开更多
关键词 非常规油气 致密储层 水力压裂 压裂缝网表征 数字孪生 人工智能 数字化建模
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油气钻采数字孪生模型构建方法及应用案例 被引量：2
3
作者 林伯韬 朱海涛 +2 位作者 金衍 张家豪 韩雪银 《石油科学通报》 CAS 2024年第2期282-296,共15页
油气钻采过程中地质的不确定性、井下实时工况的不可见性、工程仿真的复杂性阻碍了其科学高效的设计及施工。数字孪生技术能够提供实时智能且可视化的方案设计和工程决策,但缺乏针对油气钻采的系统建模方法。对此,本文首先剖析油气钻采... 油气钻采过程中地质的不确定性、井下实时工况的不可见性、工程仿真的复杂性阻碍了其科学高效的设计及施工。数字孪生技术能够提供实时智能且可视化的方案设计和工程决策,但缺乏针对油气钻采的系统建模方法。对此,本文首先剖析油气钻采数字孪生的国内外研究及应用现状,进而应用成熟度指标定量评价该技术的发展程度;其次,逐次提出油气钻采数字孪生模型的建模方法,包括建模流程、拆分策略、装配及融合架构、建模工具,并以钻井井壁稳定和海上生产系统为例,介绍数字孪生在钻井与开采方面的应用案例;最后,分析困难与挑战并提出发展建议。研究发现,相对制造业,钻采孪生多处于可视化阶段,整体成熟度偏低。油气钻采系统的复杂需求被拆分为若干清晰且较容易实现的子需求;基于需求分析将建模对象在粒度、维度、生命周期上拆分为不同的子模型,通过模型层、功能层、需求层逐层装配子模型,进而实现多维度、多领域模型间的融合。同时,需要在模型管理、数据管理和工程仿真方面完善方法和提高效率。此外,钻采孪生面临多源异构数据选择与融合困难、子模型定义模糊、模型验证不清的问题,以及复杂动力学过程、多部门多任务协同、自主软件工具开发方面的挑战。综上,本文提出的数字孪生模型构建方法和案例能为油气钻采工程提供方法指导和应用参考。 展开更多
关键词 油气 钻井 开采 数字孪生 数据科学 人工智能
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基于边缘强化神经拉动模型的三维表面重建
4
作者 徐宝昌 王毅豪 +3 位作者 郝围围 尹士轩 王威 李雅飞 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期202-212,共11页
通过学习空间点云数据的符号距离函数(Signed Distance Functions, SDFs)进行三维表面重建是当前的研究热点。为重建出高精度的水密模型,神经拉动(Neural-pull, NP)采用点云拉动,以训练同步更新SDFs,但在实际重建过程中,重建模型会因为... 通过学习空间点云数据的符号距离函数(Signed Distance Functions, SDFs)进行三维表面重建是当前的研究热点。为重建出高精度的水密模型,神经拉动(Neural-pull, NP)采用点云拉动,以训练同步更新SDFs,但在实际重建过程中,重建模型会因为点云存在噪声和缺失而导致重建结果不够精细,带来错误的表面重建。针对以上问题,引入边缘提取强化输入点云的边缘信息,提出利用残差学习机制的边缘强化神经拉动模型(Neural Pull based on Edge Enhancement, NPEE)。为确保重建表面平滑的同时能够获取更多的表面细节,该方法在保留原本神经网络用于学习SDFs的基础上引入一个新的网络,利用残差学习机制学习点云的边缘SDFs。同时在原始点云的基础上,引入边缘因子σ,结合学习的边缘SDFs,通过点云边缘的鲁棒提取强化输入点云。为验证算法模型的优化效果,采用目前广泛使用的ABC数据集、斯坦福扫描模型和模拟扫描数据集设计对比实验,实验结果以及评估指标(CD)表明,NPEE可以有效改善神经拉动算法在边缘表面重建的缺陷,同时和其他重建方法相比,NPEE在面对稀疏点云和含噪点云时仍能保证重建的精确性和完整性。 展开更多
关键词 深度学习 三维点云 表面重建 符号距离函数
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基于改进时序网络的钻进参数可解释实时预测
5
作者 张瑞 祝兆鹏 +4 位作者 李大钰 宋先知 李根生 张诚恺 朱硕 《石油机械》 北大核心 2024年第4期1-10,共10页
实时准确预测钻进参数变化趋势对现场钻井作业具有重要参考价值。针对智能模型在现场作业应用中面临的钻进参数可获取性限制,提出了一种基于注意力时域卷积网络(AT-TCN)的钻进参数超前预测方法。该方法不仅考虑了录井曲线随深度变化的... 实时准确预测钻进参数变化趋势对现场钻井作业具有重要参考价值。针对智能模型在现场作业应用中面临的钻进参数可获取性限制,提出了一种基于注意力时域卷积网络(AT-TCN)的钻进参数超前预测方法。该方法不仅考虑了录井曲线随深度变化的趋势和自相关性,同时嵌入高拓展性的注意力机制模块,使模型更好地捕捉钻进参数的动态变化。利用现场钻井数据集测试,评估了模型在预测4种关键钻进参数(扭矩、立管压力、钻井液当量密度和机械钻速)方面的有效性和准确性。研究结果表明:AT-TCN预测当量密度的准确率最高达到99%,且在模型精度和计算效率上,均优于其他4种深度学习模型,能够有效捕捉钻进参数的变化趋势。AT-TCN还提供模型的双重可解释性,可从时序和特征维度方面反映输入序列对预测结果的影响。研究结果有望为钻井作业的安全性、高效性作出重要贡献,具有较强的落地应用价值。 展开更多
关键词 钻进参数 智能模型 超前预测 注意力机制 时序卷积网络 可解释性
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多尺度子群体交互关系下的群体行为识别方法
6
作者 朱丽萍 吴祀霖 +2 位作者 陈晓禾 李承阳 朱凯杰 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2228-2236,共9页
群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中,群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而,以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模,缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出... 群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中,群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而,以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模,缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出发,该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架。除对个体关系进行建模外,重点关注了子群体之间的多尺度交互特征。具体优化如下:设计子群体划分模块,通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体,再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体;设计子群体交互特征提取模块,通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力,提取更具判别力的子群体特征。实验结果表明,与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比,该文方法都取得最好的性能结果。作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架,该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 行为识别 群体行为 子群体划分 关系推理
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基于FPGA的LVDS多通道视频流自动校准设计与实现
7
作者 陈宁 谯谊 +2 位作者 雷伟林 杜柏峰 赵阳生 《电子技术应用》 2024年第6期84-88,共5页
基于Micro-LED产品系列,设计了一种基于FPGA的LVDS自动校准多通道视频流传输系统。系统平台外挂GSV2011解码芯片,把解码得到的2K@120Hz/4K@60Hz视频流信号,通过自定义封装为80bit数据推送到LYDNT27001恒流源显示驱动芯片。系统中视频流... 基于Micro-LED产品系列,设计了一种基于FPGA的LVDS自动校准多通道视频流传输系统。系统平台外挂GSV2011解码芯片,把解码得到的2K@120Hz/4K@60Hz视频流信号,通过自定义封装为80bit数据推送到LYDNT27001恒流源显示驱动芯片。系统中视频流数据传输涉及多级FPGA芯片数据传输,使用LVDS低压差分传输技术,在数据流传输过程中找到参考端和监视端信号,从而去调节SerDes中数据位对齐和采样稳定性的问题。该系统视频流数据通过LVDS多通道传输,传输速率可达10 Gb/s。此试验工程表明,该系统能够稳定、可靠、高效工作,具备一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 FPGA LVDS SERDES Micro-LED 自动校准
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套磨铣作业管柱力学分析及参数优化设计
8
作者 李明明 孙玉逊 《石油矿场机械》 CAS 2024年第5期26-32,共7页
针对井眼状况、作业管柱结构、修井液性能、套磨铣施工参数等维度,分析了套磨铣作业对套管损伤机理,建立了套磨铣作业设计方法,开发了套磨铣作业管柱力学分析及参数优化设计软件,实现了井眼轨迹计算、管柱力学分析、扭矩及拉力计算、套... 针对井眼状况、作业管柱结构、修井液性能、套磨铣施工参数等维度,分析了套磨铣作业对套管损伤机理,建立了套磨铣作业设计方法,开发了套磨铣作业管柱力学分析及参数优化设计软件,实现了井眼轨迹计算、管柱力学分析、扭矩及拉力计算、套磨铣工具组合优化设计、施工水力参数优化等功能。实例应用表明,软件可以计算井口大钩载荷、套铣筒位置的扭矩、整体套磨铣管柱扭矩、沿井深的管柱动态磨阻、强度校核和安全分析,计算结果与实际测试结果误差在5.5%以内。研究结果可为制定科学的套磨铣作业套损预防提供对策方案。 展开更多
关键词 套磨铣管柱 力学分析 设计方法 参数优化 软件开发
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机器学习在核磁共振测井数据处理中的应用进展 被引量：3
9
作者 罗刚 罗嗣慧 +3 位作者 肖立志 傅少庆 张家伟 邵蓉波 《测井技术》 CAS 2023年第6期643-652,共10页
低场核磁共振技术已被广泛应用于石油勘探与开发领域,在储层评价、产能预测等方面发挥着重要作用。但低场核磁共振信号极其微弱、信噪比低,导致核磁共振弛豫谱信号重叠、流体组分定量评价困难。因此,开展相对应的低信噪比核磁共振数据... 低场核磁共振技术已被广泛应用于石油勘探与开发领域,在储层评价、产能预测等方面发挥着重要作用。但低场核磁共振信号极其微弱、信噪比低,导致核磁共振弛豫谱信号重叠、流体组分定量评价困难。因此,开展相对应的低信噪比核磁共振数据处理方法研究,对提升核磁共振测井技术在储层评价中的应用十分重要。随着人工智能技术的飞跃发展,越来越多学者提出将机器学习与行业融合,充分利用已有数据提高生产效率。该文首先系统归纳了机器学习在核磁共振测井中的应用及发展现状,其次分析归纳了机器学习在核磁共振测井数据处理中的研究,分为提高核磁共振测井信号的信噪比、提高反演弛豫谱的分辨率和提升弛豫谱的解释应用精度这3个应用方向,以准确完成流体组分划分和定量计算。最后基于充分调研和综合分析,对机器学习在核磁共振测井数据处理的应用发展提出了思考。 展开更多
关键词 核磁共振测井 机器学习 深度学习 数据处理 解释与应用
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