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基于改进FOA-SVM的火灾图像识别模型研究

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计算机应用与软件 2019年第10期36卷 211-215,221页

作者：刘亚如段中钰北京信息科技大学信息与通信工程学院

火灾是常见的破坏性极大的自然灾害。为了更好地预防火灾,减少财产损失和人员伤亡,针对人为选择SVM参数具有盲目性,对其分类能力影响较大,提出基于改进FOA-SVM的火灾图像识别模型。通过引入逻辑函数对果蝇算法的搜索步长进行改进,利用... 详细信息

火灾是常见的破坏性极大的自然灾害。为了更好地预防火灾,减少财产损失和人员伤亡,针对人为选择SVM参数具有盲目性,对其分类能力影响较大,提出基于改进FOA-SVM的火灾图像识别模型。通过引入逻辑函数对果蝇算法的搜索步长进行改进,利用改进果蝇算法优化支持向量机搜索得到最佳模型参数。将火灾图像提取特征量作为该识别模型的输入样本训练和识别火灾图像,结合实例并将该模型的识别结果与SVM模型及其他算法的识别结果进行对比。实验结果表明,该模型提高了火灾图像识别的准确率,在火灾检测方面具有一定的实际应用价值。

关键词：火灾图像识别参数优化逻辑函数改进FOA-SVM

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基于压缩感知的SR-ADMM地震数据重建

石油地球物理勘探 2021年第6期56卷 1220-1228,I0001,I0002页

作者：段中钰李婷婷肖勇王云雷郑桂娟北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 东方地球物理公司国际勘探事业部河北涿州072751 东方地球物理公司研究院河北涿州072751

施工成本和现场环境等因素导致所采集的地震数据有缺失,进而影响后续地震数据的处理和资料解释,对缺失的地震数据进行重建具有重要意义。根据压缩感知理论,若数据具有稀疏特征,则在低于奈奎斯特采样频率的条件下通过优化算法即可恢复完... 详细信息

施工成本和现场环境等因素导致所采集的地震数据有缺失,进而影响后续地震数据的处理和资料解释,对缺失的地震数据进行重建具有重要意义。根据压缩感知理论,若数据具有稀疏特征,则在低于奈奎斯特采样频率的条件下通过优化算法即可恢复完整数据。文中提出基于压缩感知的平方正则交替乘子方向算法(SR-ADMM)的地震数据重建方法。SR-ADMM算法在交替乘子方向算法迭代过程中加入了平方正则项,且是自适应地选取参数平衡因子。首先用字典学习对缺失地震数据进行稀疏表示,然后用SR-ADMM算法解决最优化问题并重建缺失的地震数据。模拟地震数据和大庆油田实际数据的重建结果表明:所提的基于SR-ADMM算法压缩感知地震数据方法的重建精度较高,且具有实用性。

关键词：压缩感知地震数据重建优化算法交替乘子方向算法字典学习

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碳酸盐岩洞穴型储层散射特征有限元正演模拟

中国石油勘探 2016年第5期21卷 103-109页

作者：段中钰郭宏伟北京信息科技大学信息与通信工程学院中国石油勘探开发研究院

碳酸盐岩储层的非均质性增加了该类油气藏的勘探开发难度,是目前研究热点之一。不同孔洞大小和分布密度的非均质性洞穴型储层具有不同的地震波散射特征,根据散射波场的特征可以对地下储层的非均质性进行评价,因此研究非均质储层的地震... 详细信息

碳酸盐岩储层的非均质性增加了该类油气藏的勘探开发难度,是目前研究热点之一。不同孔洞大小和分布密度的非均质性洞穴型储层具有不同的地震波散射特征,根据散射波场的特征可以对地下储层的非均质性进行评价,因此研究非均质储层的地震波散射波场特征对于解决复杂地质问题具有广泛的实用价值。基于非均匀随机介质,采用可以模拟任意地质体形态的有限元波动方程正演模拟技术,对碳酸盐岩洞穴型储层中不同的孔洞尺度和分布密度产生的散射波场进行了正演模拟与分析。正演模拟结果表明,孔洞越大造成的非均质性越强,产生的尾波能量越强;孔洞越多非均质性越强,分布密度足够大时表现出弱非均质性;孔洞分布越均匀非均质性越弱,分布越不均匀其非均质性越强。

关键词：碳酸盐岩散射效应正演模拟有限元非均质性波动方程

基于CGAN与CNN-GRU组合模型的密度测井曲线重构方法

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地球物理学进展 2022年第5期37卷 1941-1945页

作者：段中钰吴俣肖勇李宸泷北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

密度测井曲线作为常规测井曲线中的一种,有着丰富的地质信息,通过对其进行分析解释,可以获得地层岩性、岩石密度和岩层孔隙度等参数.然而,在实际获取密度测井曲线的过程中,由于仪器故障、人为因素等原因,不可避免的会出现部分密度测井... 详细信息

密度测井曲线作为常规测井曲线中的一种,有着丰富的地质信息,通过对其进行分析解释,可以获得地层岩性、岩石密度和岩层孔隙度等参数.然而,在实际获取密度测井曲线的过程中,由于仪器故障、人为因素等原因,不可避免的会出现部分密度测井数据失真甚至缺失的情况.针对这一问题,本文提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的密度测井曲线重构技术解决上述问题,其中条件生成对抗网络的生成器和鉴别器主要由一维卷积网络(1D-CNN)和门控循环单元网络(GRU)构成.通过条件生成对抗网络(CGAN)的对抗式训练方法可以使网络具有更强的学习能力,更加有效的挖掘出测井序列的长期非线性相关性、历史数据之间的关联性等关系.将该方法应用于实际的测井数据中,并与传统的神经网络方法相对比,结果表明本文提出的方法优于传统的神经网络方法,能够生成更加符合实际情况的曲线.

关键词：密度测井曲线重构卷积网络门控循环单元网络条件生成对抗网络

基于CNN-LSTM-VAE混合模型的储层参数预测方法

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地球物理学进展 2022年第5期37卷 1969-1976页

作者：李贺男段中钰郑桂娟王云雷北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100029 中国石油东方地球物理公司研究院保定072751 中国石油集团地球物理勘探有限责任公司保定072751

利用测井资料预测储层参数是油气田开发的重要内容.针对现有储层参数预测模型精度低,不能很好的提取测井曲线和储层参数之间潜在关系的问题,本文将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合,提出基于变分自编码器(VAE)的CNN-LSTM混... 详细信息

利用测井资料预测储层参数是油气田开发的重要内容.针对现有储层参数预测模型精度低,不能很好的提取测井曲线和储层参数之间潜在关系的问题,本文将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合,提出基于变分自编码器(VAE)的CNN-LSTM混合模型.首先,提出了测井数据的分析方法,包括参数相关性分析和井间的相似度分析.其次,利用CNN提取每条测井曲线的空间相关特征向量,并使用LSTM网络提取测井曲线相邻深度之间的时间特征.最后,采用VAE结构,根据训练数据的深层特征再次对CNN-LSTM模型生成的泥质含量初步预测值进行修正.以大庆油田地区某井场数据验证该模型.仿真结果表明:与LSTM神经网络模型、CNN-LSTM网络模型相比,本文CNN-LSTM-VAE模型具有更好的时空特征提取能力,能够更准确地预测储层参数,可为储层参数预测提供新思路.

关键词：泥质含量预测测井曲线LSTM 神经网络 CNN-LSTM模型变分自编码器

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塔里木盆地塔中地区志留系油气成藏模式

科技导报 2011年第23期29卷 39-44页

作者：段中钰庞宏蒲青山马永琴中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油天然气集团公司东方地球物理勘探有限责任公司国际勘探事业部河北涿州072751

塔里木盆地塔中地区志留系油气显示丰富,成藏条件复杂,研究其油气成藏模式对推动塔中油气勘探有重大现实意义。本文主要对志留系沥青砂和可动油气的分布特征及成因机制进行分析,总结其成藏模式。研究结果表明:塔中地区志留系可动油气主... 详细信息

塔里木盆地塔中地区志留系油气显示丰富,成藏条件复杂,研究其油气成藏模式对推动塔中油气勘探有重大现实意义。本文主要对志留系沥青砂和可动油气的分布特征及成因机制进行分析,总结其成藏模式。研究结果表明:塔中地区志留系可动油气主要来自寒武系和奥陶系的混源,可动油气主要存在晚海西期和喜山期两期成藏,运移以垂向运移为主,侧向有限运移;塔中地区志留系沥青砂岩主要来源于寒武—下奥陶统烃源岩,沥青砂岩为油气边运移边破坏的产物;塔中志留系油气为两期成藏、两期改造的多点垂向输导,有限侧向输导成藏演化模式。

关键词：志留系油气藏调整改造有限侧向输导成藏模式

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混合相位子波反褶积的一种改进方法

石油天然气学报 2009年第5期31卷 255-258页

作者：马召贵王尚旭宋建勇段中钰中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249

反褶积是高分辨率地震资料处理的重要手段之一,它能有效压缩地震子波,提高地震记录的纵向分辨率。传统的反褶积方法大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。为了使反褶积方法适用于地... 详细信息

反褶积是高分辨率地震资料处理的重要手段之一,它能有效压缩地震子波,提高地震记录的纵向分辨率。传统的反褶积方法大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。为了使反褶积方法适用于地震子波混合相位的情况,研究提出了一种混合相位子波反褶积的方法。这是一种基于有限数据分解原理的方法,首先将混合相位子波进行分解,然后利用分解后的归一不相关纯相位算子对反褶积结果进行纯相位滤波处理。合成数据试验表明,这种方法能够消除反褶积结果中的剩余子波相位成分,改善反褶积效果。

关键词：地震资料处理反褶积混合相位最小相位高分辨率

声反射成像测井反射波多道预测反褶积处理方法

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煤炭技术 2016年第9期35卷 110-112页

作者：段中钰马明明王兵北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 中国石油冀东油田公司勘探开发研究院河北唐山063004 中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院北京102249

采用多道预测反褶积方法对反射波信号进行反褶积处理,充分利用相邻接收器的信息,可以有效对多次波及噪声信号进行压制,尤其适用于声反射成像测井只有8个接收器的情况。通过对数值模拟和实测数据的处理,验证了多道预测反褶积进行声反射... 详细信息

采用多道预测反褶积方法对反射波信号进行反褶积处理,充分利用相邻接收器的信息,可以有效对多次波及噪声信号进行压制,尤其适用于声反射成像测井只有8个接收器的情况。通过对数值模拟和实测数据的处理,验证了多道预测反褶积进行声反射成像测井反射波多次波压制的有效性。

关键词：声反射测井反射波提取多道预测反褶积

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拟线性噪声的形态滤波方法研究

北京信息科技大学学报（自然科学版） 2016年第3期31卷 19-22页

作者：段中钰北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

局部弯曲和不同斜率的拟直线噪声去除是数字信号处理领域的难点,在地震信号处理领域尤为突出。采用了形态学对拟线性噪声进行压制处理技术,设计了形态学滤波器,将有效信号和拟线性噪声分离。给出了形态滤波去噪方法的原理和详细过程,在... 详细信息

局部弯曲和不同斜率的拟直线噪声去除是数字信号处理领域的难点,在地震信号处理领域尤为突出。采用了形态学对拟线性噪声进行压制处理技术,设计了形态学滤波器,将有效信号和拟线性噪声分离。给出了形态滤波去噪方法的原理和详细过程,在仿真中通过与均值和中值滤波结果的对比,证实了该方法的有效性。该方法恢复了信号与噪声重叠处的有效信号,具有良好的振幅保持特性,在数字信号处理领域具有很好的应用前景。

关键词：形态学噪声压制拟线性噪声形态滤波信号处理