-
题名基于人工智能的断层自动识别研究进展
被引量：19
- 1
-
-
作者
陈桂
刘洋
-
机构
中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
中国石油大学(北京)克拉玛依校区
中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室
-
出处
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2021年第1期119-131,共13页
-
基金
国家科技重大专项课题(2016ZX05047002)资助。
-
文摘
随着油气勘探开发工作的进行,构造圈闭的勘探难度不断提高,断层作为油气运移、聚集的主要通道之一,断层的识别精度很大程度上影响了油气藏的勘探开发.在断层识别的发展过程中,国内外学者们提出了许多切实可行的方案.近年来,人工智能领域的兴起,使得断层自动识别方法更加多样化.本文通过调研大量的国内外相关文献,对基于人工智能的断层自动识别方法进行了归纳总结,将其划分为两个大类:智能算法、机器学习,又对每个大类进行了精细划分,并阐述了通过蚁群算法、边缘检测、BP神经网络、支持向量机、生成对抗网络、聚类及卷积神经网络来自动识别断层的基本原理、发展现状及优缺点.此外,卷积神经网络拥有卷积层、池化层等特殊结构,可以直接通过学习输入与输出之间的映射关系来实现断层自动识别,具有很好的非线性表达及泛化能力,相较于其他人工智能方法,兼具了较高的效率与精度.因此本文对基于卷积神经网络来自动识别断层的一些关键技术及优化算法进行了重点介绍,且利用大量三维合成地震记录及断层标签作为训练样本,实现了基于卷积神经网络的三维地震资料断层自动识别并对最终结果进行了深入分析.最后对断层自动识别技术的提高,给出展望与相应的结论.
-
关键词
断层自动识别
人工智能
智能算法
机器学习
卷积神经网络
-
Keywords
automatic fault recognition
Artificial Intelligence(AI)
Intelligent algorithm
Machine learning
Convolutional Neural Network(CNN)
-
分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
-
-
题名基于大卫五角法的变压器自动故障识别方法及应用
被引量：1
- 2
-
-
作者
汪鑫
安杨
-
机构
国网四川省电力公司检修公司
-
出处
《青海电力》
2021年第4期52-56,共5页
-
文摘
油中溶解气体分析(DGA)是油浸式变压器最常用的监测技术之一。大卫五角是一种新型图示化气体比值分析方法,可为变压器内部故障分析提供更多的辅助信息。提出了一种基于大卫五角法变压器自动故障识别方法,定义了大卫五角故障类型判断的边界条件,形成自动分析方法,并成功应用于实际案例分析中。
-
关键词
大卫五角
变压器
自动故障识别
油中溶解气体分析
-
Keywords
David Pentagon
Transformer
automatic fault recognition
Analysis of Dissolved Gas in Oil
-
分类号
TM74
[电气工程—电力系统及自动化]
-
