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基于突触可塑性的SNN随钻陀螺仪漂移处理
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作者 杨金显 韩玉鑫 刘鹏威 《电子科技》 2022年第4期60-66,共7页
针对随钻振动引起MEMS陀螺仪的数据漂移问题,文中提出了一种脉冲神经网络算法。首先根据陀螺仪漂移误差的时间特性,利用脉冲网络的脉冲时间编码陀螺仪的信息强度。然后利用Izhikevich神经元模型的突触可塑性,调节激发性突触电导并抑制... 针对随钻振动引起MEMS陀螺仪的数据漂移问题,文中提出了一种脉冲神经网络算法。首先根据陀螺仪漂移误差的时间特性,利用脉冲网络的脉冲时间编码陀螺仪的信息强度。然后利用Izhikevich神经元模型的突触可塑性,调节激发性突触电导并抑制性突触电导,增强网络的鲁棒性,从而提高陀螺仪信号对噪声的抗干扰能力。在不同振动频率下,分析高斯白噪声输出神经元的点火率和膜电位间的相关性。实验结果表明,在不同频率的强振动下,噪声对输出神经元点火率及输出层神经元点火率相对变化的影响较小,对输出层神经元膜电位的影响较小,但是对膜电位间相关性的影响较大。该结果证明了文中所提方法提高了陀螺仪在振动噪声下的抗干扰能力,为陀螺仪漂移处理提供了新的思路。 展开更多
关键词 振动 数据漂移 脉冲神经网络 突触可塑性 突触电导 点火率 膜电位相关性 抗干扰
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基于随钻振动信号与深度学习的岩性智能预测方法 被引量:1
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作者 王胜 赖昆 +4 位作者 张拯 柏君 罗中斌 李冰乐 张洁 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期51-63,共13页
岩性智能预测在地质钻探中具有重要意义,可以提高勘探、开采效率和成果质量。基于钻进过程中钻头破碎岩石产生的振动信号,提出一种岩性随钻智能预测方法。选取7类尺寸相同的不同岩性的岩石,并设计微钻实验方案,对岩石施加不同钻速、转... 岩性智能预测在地质钻探中具有重要意义,可以提高勘探、开采效率和成果质量。基于钻进过程中钻头破碎岩石产生的振动信号,提出一种岩性随钻智能预测方法。选取7类尺寸相同的不同岩性的岩石,并设计微钻实验方案,对岩石施加不同钻速、转速以采集多钻进条件下的随钻三轴振动信号,对信号进行预处理滤除干扰信息,通过短时傅里叶变换生成表征信号时频域特征的时频图像,再利用多种数据增强方法增加图像数量并建立为数据库,以增强模型鲁棒性和泛化能力。改进深度学习中VGG11(Visual Geometry Group)卷积神经网络算法,将数据库划分为训练集∶测试集=8∶2,对训练集图像的有效信息进行特征提取、学习、迭代训练以获得岩性智能预测模型,并不断调整模型的3个超参数(学习率、批处理大小、迭代次数),拟合测试集和训练集损失函数曲线以提高模型预测精度。最后用测试集对模型进行多指标评估。结果表明:基于随钻振动数据训练得到的岩性智能预测模型泛化能力强,具有高预测精度,岩性整体预测准确率达到96.85%。重点讨论了数据集数量对岩性预测准确率的影响;不同的钻进条件会引起随钻振动信号产生一定规律性的变化,岩石性质会使得振动信号在三轴方向上有所变化;X、Y、Z轴信号表征着钻进过程中钻头破碎岩石的不同过程。提出的岩性实时智能预测方法为钻探工程现场中岩性预测提供了一定的依据和借鉴。 展开更多
关键词 岩性智能预测 三轴振动信号 短时傅里叶变换 数据增强 深度学习 改进VGG11算法
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随钻钻柱振动声波技术对塔北地区风化壳的识别 被引量:4
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作者 李辉 谢平 +2 位作者 杨文飞 徐大全 肖雅楼 《录井工程》 2014年第3期10-14,99,共5页
随钻钻柱振动声波技术(Vibro-acoustic While Drilling-VWD)自2010年在塔里木盆地塔北地区应用以来,已经录取完成了近30口井的任务,对岩性和地层界面的识别有了较深的认识,取得了一定的研究成果和重大突破。特别是振动声波频谱图的变化... 随钻钻柱振动声波技术(Vibro-acoustic While Drilling-VWD)自2010年在塔里木盆地塔北地区应用以来,已经录取完成了近30口井的任务,对岩性和地层界面的识别有了较深的认识,取得了一定的研究成果和重大突破。特别是振动声波频谱图的变化规律在多井风化壳界面的识别上有很好的对应关系。通过对钻柱振动声波谱图的分析研究发现:VWD谱图能有效地识别风化壳地层,岩性变化主要反映在谱图的主频、频率分布、频矩曲线以及谱图颜色上。 展开更多
关键词 VWD 振动声波 风化壳 录井 振动声波频谱 碳酸盐岩
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