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海洋可控源电磁法深海油藏开采监测仿真
被引量：
5
1
作者
刘勇
李文彬
+3 位作者
邓方顺
陈航宇
丁学振
刘颖
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期237-244,I0010,共9页
海洋可控源电磁法在油气藏开采过程监测方面具有一定的应用价值。基于二维海洋地电模型,利用二维海洋可控源正演程序计算了不同地电模型的电磁响应,对不同环境、不同工作方式下的海洋可控源电磁法监测油气储层开采过程进行仿真分析,对比...
海洋可控源电磁法在油气藏开采过程监测方面具有一定的应用价值。基于二维海洋地电模型,利用二维海洋可控源正演程序计算了不同地电模型的电磁响应,对不同环境、不同工作方式下的海洋可控源电磁法监测油气储层开采过程进行仿真分析,对比了"海底发射,海底接收"、"海底发射,井中接收"和"井中发射,井中接收"三种观测方式的监测效果。结果表明,发射频率、油气储层的厚度、埋深和海水深度均会影响监测效果,其中"井中接收"的观测方式更有利于凸显高阻油气储层的电磁响应,对油气储层开采过程的监测效果更好。
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关键词
海洋可控源电磁法
油气储层监测
二维正演
仿真模拟
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职称材料
基于CEEMDAN-GSA-LSTM和SVR的光伏功率短期区间预测
被引量：
5
2
作者
李芬
孙凌
+3 位作者
王亚维
屈爱芳
梅念
赵晋斌
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期806-818,共13页
针对光伏输出功率存在间歇性和波动性的问题,提出一种光伏功率短期区间预测模型.首先,该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解将历史光伏出力数据分解为不同的分量并按照其与赤纬角、时角等时序特征量的相关性定义为时序分量和随机分...
针对光伏输出功率存在间歇性和波动性的问题,提出一种光伏功率短期区间预测模型.首先,该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解将历史光伏出力数据分解为不同的分量并按照其与赤纬角、时角等时序特征量的相关性定义为时序分量和随机分量.其次,分别使用经过引力搜索算法优化的长短期记忆神经网络和支持向量回归模型对时序分量和随机分量进行预测.再次,叠加时序分量和随机分量的预测结果得到点预测结果.然后,对误差进行Johnson变换及正态分布建模后得到光伏功率区间预测结果.最后,利用算例验证该模型的有效性.结果表明:在不同天气情况下,上述模型比现有预测模型精度更高,具有较好的鲁棒性,能够基于预测值提供较为精准的置信区间.
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关键词
光伏功率预测
区间预测
自适应噪声完备集合经验模态分解
引力搜索算法
长短期记忆
支持向量回归
Johnson变换
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职称材料
题名
海洋可控源电磁法深海油藏开采监测仿真
被引量：
5
1
作者
刘勇
李文彬
邓方顺
陈航宇
丁学振
刘颖
机构
中国船舶集团有限公司第七二二研究所低频电磁通信技术实验室
中国
海洋大学海洋地球科学学院
海底科学与探测
技术
教育部重点
实验室
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期237-244,I0010,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目“基于非结构网格及自适应有限元的海洋CSEM和MT三维联合反演方法研究”(41904074)资助。
文摘
海洋可控源电磁法在油气藏开采过程监测方面具有一定的应用价值。基于二维海洋地电模型,利用二维海洋可控源正演程序计算了不同地电模型的电磁响应,对不同环境、不同工作方式下的海洋可控源电磁法监测油气储层开采过程进行仿真分析,对比了"海底发射,海底接收"、"海底发射,井中接收"和"井中发射,井中接收"三种观测方式的监测效果。结果表明,发射频率、油气储层的厚度、埋深和海水深度均会影响监测效果,其中"井中接收"的观测方式更有利于凸显高阻油气储层的电磁响应,对油气储层开采过程的监测效果更好。
关键词
海洋可控源电磁法
油气储层监测
二维正演
仿真模拟
Keywords
marine controlled-source electromagnetic method
reservoir monitoring
2D forward modeling
simulation
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-GSA-LSTM和SVR的光伏功率短期区间预测
被引量：
5
2
作者
李芬
孙凌
王亚维
屈爱芳
梅念
赵晋斌
机构
上海电力大学电气工程学院
中国船舶集团有限公司第七二二研究所低频电磁通信技术实验室
上海师范大学数理学院
国网经济
技术
研究
院
有限公司
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期806-818,共13页
基金
国家自然科学基金面上项目(52177184)
上海绿色能源并网工程技术研究中心(13DZ2251900)。
文摘
针对光伏输出功率存在间歇性和波动性的问题,提出一种光伏功率短期区间预测模型.首先,该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解将历史光伏出力数据分解为不同的分量并按照其与赤纬角、时角等时序特征量的相关性定义为时序分量和随机分量.其次,分别使用经过引力搜索算法优化的长短期记忆神经网络和支持向量回归模型对时序分量和随机分量进行预测.再次,叠加时序分量和随机分量的预测结果得到点预测结果.然后,对误差进行Johnson变换及正态分布建模后得到光伏功率区间预测结果.最后,利用算例验证该模型的有效性.结果表明:在不同天气情况下,上述模型比现有预测模型精度更高,具有较好的鲁棒性,能够基于预测值提供较为精准的置信区间.
关键词
光伏功率预测
区间预测
自适应噪声完备集合经验模态分解
引力搜索算法
长短期记忆
支持向量回归
Johnson变换
Keywords
photovoltaic power prediction
interval prediction
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)
gravitational search algorithm(GSA)
long short-term memory(LSTM)
support vector regression(SVR)
Johnson transformation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
P49 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海洋可控源电磁法深海油藏开采监测仿真
刘勇
李文彬
邓方顺
陈航宇
丁学振
刘颖
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CEEMDAN-GSA-LSTM和SVR的光伏功率短期区间预测
李芬
孙凌
王亚维
屈爱芳
梅念
赵晋斌
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
已选择
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