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题名致密油“甜点”多属性融合预测技术
被引量：22
- 1
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作者
韩飞鹏
宋光建
吴振坤
沈玺琳
韩飞程
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机构
中国石油新疆油田分公司
中国石油吉林石化公司
中国石油玉门油田分公司
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出处
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期94-99,共6页
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基金
国家重点基础研究发展("973"计划)项目"陆相致密油高效开发基础研究"(2016ZX05046-004)
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文摘
新疆准噶尔盆地J凹陷致密油储层存在"甜点"预测不准、单井产量差异大的问题,影响油田规模效益开发。通过系统分析研究区钻井与地震等大量基础数据,确定了影响"甜点"预测的5个关键属性,并对属性进行分类和RGB颜色融合分析,得到"地质甜点"和"工程甜点"预测结果,进一步融合得到综合"甜点"区,并由此形成了致密油"甜点"多属性融合预测技术。研究区勘探评价井压裂后的生产效果表明,勘探开发评价井压裂效果和综合"甜点"区预测结果吻合程度较高。在此基础上,2017年,在Ⅰ类综合"甜点"区部署2口水平井,压裂改造后效果良好,进一步验证了"甜点"多属性融合预测技术的可靠性。该"甜点"预测技术准确可靠,对致密油后期开发评价及产能建设井位部署具有很强的指导作用。
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关键词
致密油
“甜点”预测
多属性融合
rgb颜色融合
准噶尔盆地
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Keywords
tight oil
“sweet” prediction
multi-attribute fusion
rgb color fusion
Junggar Basin
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分类号
TE122.2
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名陆西凹陷马北斜坡有效储层预测
被引量：7
- 2
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作者
裴家学
方园
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机构
中石油辽河油田分公司勘探开发研究院
长江大学地球物理与石油资源学院
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出处
《石油天然气学报》
CAS
CSCD
2014年第9期58-62,5,共5页
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基金
中国石油天然气股份有限公司重大科技攻关项目(2012E-3002)
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文摘
陆西凹陷马北斜坡带发育2套有效储层:下白垩统九佛堂组上段(K1jfu)薄层砂体和九佛堂组下段(K1jfL)火山碎屑岩。针对K1jfu薄层砂体,由于储集层与上、下围岩速度差异较小,常规波阻抗反演难以识别,通过敏感性分析发现,深侧向电阻率测井曲线对薄层砂体响应敏感,利用曲线重构技术将深侧向电阻率拟合成声波时差,再进行波阻抗反演,提高了薄层砂体分辨能力,并精确雕刻出多个砂体。对于K1jfL火山碎屑岩,采用多属性分析、RGB颜色融合技术,刻画了火山碎屑岩的分布范围,并预测了裂缝发育区。利用研究结果进行井位部署和储量计算,获得了较好的应用效果,并建立了一套适合该区的有效储层预测技术,指导了辽河外围其他凹陷的储层预测。
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关键词
波阻抗反演
曲线重构
多属性分析
rgb颜色融合
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Keywords
acoustic impedance inversion
curve reconstruction
multi-attribute analysis
rgb color fusion
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
P618.13
[天文地球—地质学]
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题名基于多算法融合的运动目标定位研究
被引量：5
- 3
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作者
孙一南
韩晓明
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机构
太原理工大学信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第8期123-127,132,共6页
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基金
国家自然科学基金(61450011)
山西省自然科学基金(2015011052)
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文摘
在固定摄像头的情况下,背景消减法是用来提取视频中运动目标的最有效方法之一,提出了一种多算法融合的背景消减法.该算法通过充分融合发挥RGB彩色模型的颜色特征、码本法的抗扰动性和三帧帧差法与Surendra法的快速性,提出了一种新的背景建模算法以及消减方式,使得在尽可能降低计算量的同时成功提高了算法对闪烁背景的耐受性,并解决了复杂背景条件下运动目标出现缺损与空洞的问题.
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关键词
背景建模
背景消减
rgb彩色模型
码本法
三帧帧差法
Surendra法
融合算法
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Keywords
background modeling
background subtraction
rgb color model
codebook
three frame difference
Surendra
fusion algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法
被引量：1
- 4
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作者
董绍江
夏蒸富
方能炜
邢镔
胡小林
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机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
重庆工业大数据创新中心有限公司
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期669-681,共13页
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基金
国家自然科学基金(No.51775072)
民用航天项目“XXXX”(No.JW20*26012)
+2 种基金
重庆市科技创新领军人才支持计划项目(No.CSTCCCXLJRC201920)
重庆市高校创新研究群体项目(No.CXQT20019)
重庆市北碚区科学技术局技术创新与应用示范项目(No.2020-5)资助。
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文摘
针对传统神经网络提取的复杂环境声音特征微弱,导致分类准确率低的问题,提出了一种基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法。首先,从原始音频数据中提取出三种声音特征,即对数梅尔频谱图(log-Mel spectrogram,LMS)、梅尔倒谱系数(Mel-scale frequency cepstral coefficients,MFCC)以及能量谱图(energy spectrum,ES);其次,分别将以上三者作为RGB颜色通道分量进行特征融合,形成包含更多特征信息的声谱图,更全面表征环境声音;再次,为了避免由于数据集较少导致所训练的模型泛化能力较差,对预训练模型VGG-16采用微调方法进行训练;最后,在两个广泛使用的环境声音分类数据集以及实际场景采集的音频上验证本文所提方法的有效性,并与其他模型的准确率进行对比。结果表明,本文所提方法在ESC-10以及ESC-50数据集上的准确率分别能够达到88.2%和65.2%,并且能提高实际场景采集的音频分类效果。
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关键词
rgb颜色通道
特征融合
微调训练
环境声音分类
预训练模型
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Keywords
rgb color channel
feature fusion
fine-tuning training
environment sound classification
pretrained model
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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题名电法多属性RGB色彩融合
- 5
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作者
王文涛
曹礼刚
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院
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出处
《黑龙江科技信息》
2011年第22期6-6,共1页
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文摘
为了提高电法属性的分析效率,避免单一属性方法的片面性和更好的突出异常,本文介绍在VC++环境下实现电法多属性RGB色彩融合。
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关键词
多属性分析
rgb色彩融合
VC++
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Keywords
muhiattribute analysis
rgb multi-color fusion
VC＋＋
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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