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基于融合多模态特征的深层煤岩气产量预测

天然气工业 2024年第10期44卷 140-149页

作者：郭子熙张舒马骉康芸玮李曙光陈东陈怡羽陈博文赵金洲油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学清华大学数学科学系西南石油大学计算机与软件学院北京市100084 四川省油气勘探开发智能化工程研究中心数据挖掘与知识管理南充市重点实验室·西南石油大学中国石油集团川庆钻探工程有限公司井下作业公司西南石油大学理学院中国石油煤层气有限责任公司中联煤层气国家工程研究中心中国石油西南油气田公司

深层煤岩气生产在井型、压裂工艺、排采方式等方面显著区别于浅层煤层气,针对浅层煤层气建立的产量预测模型无法处理多元异构的深层煤岩气数据,且难以适应深层煤岩气的生产方式。为此,基于卷积自编码结合空间金字塔池化提取深层煤岩气... 详细信息

深层煤岩气生产在井型、压裂工艺、排采方式等方面显著区别于浅层煤层气,针对浅层煤层气建立的产量预测模型无法处理多元异构的深层煤岩气数据,且难以适应深层煤岩气的生产方式。为此,基于卷积自编码结合空间金字塔池化提取深层煤岩气二维地质特征,采用PointNet++提取深层煤岩气缝网三维特征,拼接得到的完整数据矩阵再经近邻传播法(Affinity Propagation,AP)聚类后划分训练集和测试集,最后将注意力机制融入长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建模,建立了预测深层煤岩气产量的深度学习新模型并通过不同算法和消融实验对比分析了新模型的泛化能力。研究结果表明:①提出的特征提取方法能够有效解决深层煤岩气数据多元异构、多尺度等问题。②对比深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)、LSTM、数值模拟、BP神经网络,融入三维特征提取及注意力机制的AP-LSTM预测产量的准确率最高。③融入三维特征提取,AP-LSTM预测产量的数据波动得到有效抑制;融入注意力机制,AP-LSTM预测产量的趋势得到改善。④基于研究区块建立的模型迁移到新的区块预测产量,仍具备较高的准确率。结论认为,缝网特征是影响深层煤岩气产量的重要因素,注意力机制有助于AP-LSTM区分自喷和抽吸,融入三维特征提取及注意力机制的AP-LSTM适应了深层煤岩气的生产方式,具有良好的普适性,能够为深层煤岩气规模化开发提供技术支撑。

关键词：深层煤岩气深度学习长短时记忆网络三维特征提取注意力机制产量预测

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深度学习在油气产量预测中的研究进展与技术展望

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天然气工业 2024年第9期44卷 88-98页

作者：郭子熙马骉张帅张舒邓慧陈东陈怡羽周嵩锴清华大学数学科学系油气藏地质及开发工程全国重点实验室•西南石油大学中国石油集团川庆钻探工程有限公司井下作业公司西南石油大学计算机与软件学院四川省油气勘探开发智能化工程研究中心数据挖掘与知识管理南充市重点实验室•西南石油大学中联煤层气国家工程研究中心中石油煤层气有限责任公司中国石油化工股份有限公司中原油田普光分公司

随着大数据和人工智能的不断进步,数字和智能化的油气产量预测技术已经成为石油天然气行业发展的新趋势。深度学习与油气产量预测的有效结合为解决非常规油气和复杂场景下的产量预测等问题提供了新的方案与策略。为此,在系统回顾油气产... 详细信息

随着大数据和人工智能的不断进步,数字和智能化的油气产量预测技术已经成为石油天然气行业发展的新趋势。深度学习与油气产量预测的有效结合为解决非常规油气和复杂场景下的产量预测等问题提供了新的方案与策略。为此,在系统回顾油气产量预测技术发展历程的基础上,重点阐述了基于深度学习方法的油气产量预测技术的应用现状及关键流程,归纳了油气产量预测领域的特征工程以及不同场景下的神经网络构建方法,最后深入探讨了智能油气产量预测技术的未来发展方向。研究结果表明:(1)油气产量预测技术发展历程主要划分为传统油气产量预测方法、机器学习方法和深度学习方法 3个阶段;(2)深度学习方法已大量应用于油气产量预测研究中,尤其在复杂地质条件下的非常规油气领域,该技术表现出了良好的应用前景;(3)多样化的神经网络构建方法能够解决不同场景下的精细化油气产量预测需求;(4)需进一步加强人工智能领域与油气领域跨学科理论技术研究,促进两者在理论技术和生产实践等方面的深入融合;(5)智能油气产量预测技术未来可在实时预测与优化、数据融合与增强、物理约束与解释和模型更新与适应等方面开展深度攻关研究。结论认为,深度学习模型可显著提高油气产量预测技术的准确性和可靠性,为复杂气藏及非常规油气开发提供参考和指导,建议继续深化人工智能与油气行业应用等方面的有机结合,以推动油气行业的技术创新和高质量发展。

关键词：机器学习深度学习人工智能产量预测非常规油气

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MDR概念系统注册及本体表示标准化研究

西南石油大学学报（自然科学版） 2020年第6期42卷 174-180页

作者：袁靖舒李洪奇中国石油大学(北京)信息科学与工程学院北京昌平102249 中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京昌平102249

随着大数据与人工智能在各个领域的深入应用,知识表示的标准化问题被提到了重要的日程。为实现知识表示的标准化,引入了现实世界、概念世界与计算机世界3个世界模型,明确阐述了将现实世界中的事物通过抽象,将其转化为概念世界中的概念... 详细信息

随着大数据与人工智能在各个领域的深入应用,知识表示的标准化问题被提到了重要的日程。为实现知识表示的标准化,引入了现实世界、概念世界与计算机世界3个世界模型,明确阐述了将现实世界中的事物通过抽象,将其转化为概念世界中的概念系统模型,依据标准将其转化为计算机世界中的信息模型,从而实现知识表示。为了使概念系统模型表示规范化,重点研究了ISO/IEC 11179 MDR系列标准,剖析了其中的概念系统注册元模型规范,构建了MDR概念系统的七元组模型,同时还定义了概念间关系表示方法,为概念系统模型的表示奠定了基础。为了将注册在MDR中的概念系统模型转为计算机世界中的OWL本体表示模型,定义了将MDR概念系统向OWL本体映射的规则。最后,设计并开发了概念系统注册原型系统,验证了MDR概念系统和本体表示的可行性。研究成果为领域知识表示的标准化提供了方法论。

关键词：知识表示概念系统 MDR概念元模型本体标准化

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面向过程的勘探开发知识管理系统

计算机应用与软件 2016年第5期33卷 81-83,107页

作者：赵艳红李洪奇朱丽萍中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249

在石油勘探开发领域,井位部署是其中一个重要的子流程,直接决定着勘探的成败和效益。因此,提出基于本体面向过程的知识模型,基于该模型,设计和开发了一套基于Web的知识管理系统,提供了可视化的过程建模工具,实现了业务流程的控制以及经... 详细信息

在石油勘探开发领域,井位部署是其中一个重要的子流程,直接决定着勘探的成败和效益。因此,提出基于本体面向过程的知识模型,基于该模型,设计和开发了一套基于Web的知识管理系统,提供了可视化的过程建模工具,实现了业务流程的控制以及经验知识的管理。该平台在胜利油田的应用,充分发挥了已有成果和经验知识的作用,实现了知识的叠加效应,对于新区块的勘探和老区块的二次调整开发具有重要的指导作用。

关键词：本体过程建模知识管理

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深度学习及其在计算机视觉领域中的应用

计算机应用研究 2019年第12期36卷 3521-3529,3564页

作者：李国和乔英汉吴卫江郑艺峰洪云峰周晓明中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院北京102249 石大兆信数字身份管理与物联网技术研究院北京100029

首先回顾了计算视觉发展的历史,介绍了神经元、多层感知机和反向传播等人工神经网络的基本知识以及卷积神经网络的发展史及其卷积、池化等基本操作;讨论了Alex Net、VGGNet、Goog Le Net和Res Net等经典卷积神经网络结构,并重点介绍了Ca... 详细信息

首先回顾了计算视觉发展的历史,介绍了神经元、多层感知机和反向传播等人工神经网络的基本知识以及卷积神经网络的发展史及其卷积、池化等基本操作;讨论了Alex Net、VGGNet、Goog Le Net和Res Net等经典卷积神经网络结构,并重点介绍了CapsNet;总结了卷积神经网络在图像分类、语义分割、目标检测以及图像生成等领域的研究进展;最后提出了卷积神经网络研究所面临的挑战以及对CapsNet未来研究的展望。

关键词：深度学习人工神经网络卷积神经网络计算机视觉

社会网络中社团结构的可视分析技术研究与实现

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社会网络中社团结构的可视分析技术研究与实现

作者：陈力平西南石油大学

学位级别：硕士

“网络”无处不在:社交圈中朋友关系是一张网络,因特网上网页链接关系是一张网络,真实世界里各国之间贸易往来也是一张网络,对网络数据进行深入剖析有助于人们理解埋藏于网络结构之下的知识和智慧。然而,传统的文字和表格形式已经无法... 详细信息

“网络”无处不在:社交圈中朋友关系是一张网络,因特网上网页链接关系是一张网络,真实世界里各国之间贸易往来也是一张网络,对网络数据进行深入剖析有助于人们理解埋藏于网络结构之下的知识和智慧。然而,传统的文字和表格形式已经无法满足日益庞大的网络数据分析和管理的要求,网络数据可视化是信息可视化技术中非常重要的一部分,它将充分利用人类感知系统,帮助用户理解网络数据结构,将网络数据以图形图像的形式展现出来,并从中挖掘更深层次的信息。本文在深入研究可视分析技术和社会网络分析技术的基础上,重点将两大经典力引导布局算法进行分析,提出了一种能展示社团结构信息的布局算法,辅助用户结合一定的先验知识进行后续的社团划分及关键节点分析,最终设计并实现了一个可视分析原型系统,实现了对社会网络中社团结构的可视分析。本文所做的主要工作如下:一、在深入学习社会网络分析及可视分析相关理论基础上,提出了适用于社会网络中社团结构的可视分析模型。二、为实现能够体现网络结构的布局效果,提出一套基于社会网络特性的布局效果评价体系,由美学规则、聚类效果、运行效率三部分组成,并设计实验对两大经典力引导算法——FR算法、KK算法进行综合评价。三、针对经典力引导算法存在的无法显示社会网络中社团结构信息的弊端,提出聚类效果更加优良的改进布局算法。该算法通过改进FR算法中的斥力及引力的受力公式,引入增量相似度的概念,实现在不对社会网络提前进行社团划分的情况下仅通过布局便能展示其中的社团结构。实验表明,该算法与传统力引导算法相比,在展示社会网络的聚簇性方面性能领先。在此改进算法的基础上,辅助用户做进一步的交互式的社团划分成为可能。四、设计并实现一个适用于社会网络中社团结构的可视分析系统,实现网络布局、社团划分、关键节点分析等辅助用户深入理解网络的可视化及交互功能。

关键词：社会网络分析社团划分可视分析力引导算法

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基于密度和半监督学习的数据修复与聚类

计算机工程与设计 2020年第3期41卷 676-681页

作者：张倩倩李国和郑艺峰中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院北京102249 石大兆信数字身份管理与物联网技术研究院北京100029 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

针对现有数据修复算法需要数据集的完整性依赖等函数、不适用于简单数据集、不能充分利用背景知识等问题,提出一种基于密度和半监督学习的修复和聚类算法。遵循数据修复的最小改变原则,利用样本集自身的密度信息和背景知识形成临时聚类... 详细信息

针对现有数据修复算法需要数据集的完整性依赖等函数、不适用于简单数据集、不能充分利用背景知识等问题,提出一种基于密度和半监督学习的修复和聚类算法。遵循数据修复的最小改变原则,利用样本集自身的密度信息和背景知识形成临时聚类簇;利用成对约束将临时聚类簇进行分割或者合并,形成最终聚类簇,在聚类的同时完成不精确数据的修复。实验结果表明,该算法适用于具有简单模式的样本集,是对现有基于完整性约束数据修复算法的扩展,提高了数据修复正确率和聚类精度。

关键词：数据质量数据清理数据修复成对约束密度聚类

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多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择

山东大学学报（理学版） 2023年第9期58卷 105-113,126页

作者：杨梅柯文静王丹东西南石油大学计算机科学学院四川成都610500 西南石油大学人工智能研究院四川成都610500 西南石油大学机器学习研究中心四川成都610500

提出了一种多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择(feasible region localization and fast causal instance selection for multi-instance learning,FFCM)算法,包含3个技术。可行域定位技术基于距离度量,从正包中选出具有代表性... 详细信息

提出了一种多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择(feasible region localization and fast causal instance selection for multi-instance learning,FFCM)算法,包含3个技术。可行域定位技术基于距离度量,从正包中选出具有代表性的实例作为候选实例;然后利用概率分析筛选负裁判包,以最大限度缩减选择因果实例的可行域范围。快速因果实例选择技术利用候选实例与负裁判包的因果关系构建融合包,设计因果性评判指标,使用先验知识从候选实例中选择出因果实例。包映射技术基于因果实例和差值映射函数,将包映射为有较高可区分性的单向量。本算法在27个常用数据集上进行了实验,并与6个前沿的MIL算法进行了对比,实验结果展示了FFCM的良好分类性能。

关键词：因果实例可行域映射多示例学习概率分析

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我国粮食主产区生态安全研究现状热点及展望

农业与技术 2023年第15期43卷 109-114页

作者：李辉李斌张晓媛重庆财经学院重庆401320 生态环境空间信息数据挖掘与大数据集成重庆市重点实验室重庆401320 重庆工商大学公共管理学院重庆400067

粮食安全是关乎国家安全的重要基础和战略性关键问题之一。粮食主产区的生态安全又是实现粮食安全主体功能的前提和保障。近20年来,学界围绕“粮食主产区生态安全”开展了诸多研究,取得了丰硕成果。本文运用CiteSpace知识图谱分析工具,... 详细信息

粮食安全是关乎国家安全的重要基础和战略性关键问题之一。粮食主产区的生态安全又是实现粮食安全主体功能的前提和保障。近20年来,学界围绕“粮食主产区生态安全”开展了诸多研究,取得了丰硕成果。本文运用CiteSpace知识图谱分析工具,同时结合内容分析法和文献计量法,梳理了我国粮食主产区生态安全的研究脉络、热点的演进特征及趋势。研究表明:粮食主产区生态安全作为国家战略,近20年学术界呈现较大关注的态势,涌现出一批具有学术影响力的研究成果,高产作者大多数是知名院校农业经济领域的研究人员,即作者大都集中于农业经济领域,同时也有其他学科领域学者对于粮食主产区生态安全的研究,但研究机构之间联系较少,跨学科综合研究不多;同时发现,近些年有关粮食主产区生态安全研究关注的热点主题包括“耦合协调”“粮食安全”“生态安全”等。在此基础上,详尽阐释了热点主题的研究进展,提出“粮食主产区生态安全”的研究趋向,即内涵研究、学科交叉综合研究、绿色农业技术研究、生态安全屏障构建研究等,或将成为未来一段时期的研究重点。

关键词：生态安全研究现状热点展望粮食主产区