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题名基于岩相表征的细粒沉积物沉积机制和研究展望
被引量：8
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作者
聂银兰
谢庆宾
朱筱敏
张美洲
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机构
中国石油大学(北京)地球科学学院
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出处
《断块油气田》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期305-310,共6页
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文摘
细粒沉积物的沉积机制不仅反映了沉积过程,更重要的是控制了非常规储层的性质和资源潜力。细粒沉积岩岩相反映了岩石的沉积特征、古沉积环境、沉积机制,可根据矿物成分、沉积构造、有机质丰度、粒度等特征进行划分。物源、气候、水体物理化学条件及构造作用是影响细粒沉积过程和富有机质页岩发育的主控因素,海、陆相细粒沉积岩的沉积环境存在很大的差异。细粒沉积物可能被浊流、碎屑流、异重流、滑塌等多种重力驱动作用搬运改造,大部分地区细粒沉积物的沉积机制都不是受单一的动力学控制,而是受多种成因机制的共同作用。相对稳定的构造和沉积环境、适宜的沉积速率使细粒沉积岩岩层具有良好的储盖组合。受沉积相和成岩作用的控制,局部地区发育甜点,地质甜点区为页岩油气的大面积分布与局部富集提供了储集条件。
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关键词
细粒沉积
岩相划分
沉积环境
沉积机制
沉积模式
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Keywords
fine grain deposition
lithofacies division
sedimentary environment
sedimentation mechanism
depositional model
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分类号
TE122
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名基于双流特征互补的嵌套命名实体识别
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作者
黄荣梅
廖涛
张顺香
段松松
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期799-805,共7页
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基金
国家自然科学基金面上基金项目(62076006)
安徽省属高校协同创新基金项目(GXXT-2021-008)。
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文摘
针对以往句子在文本编码后不能获得高效的特征信息,提出一种基于双流特征互补的嵌套命名实体识别模型。句子在嵌入时以单词的字级别和字符级别两种方式嵌入,分别通过神经网络Bi-LSTM获取句子上下文信息,两个向量进入低层级与高层级的特征互补模块,实体词识别模块和细粒度划分模块对实体词区间进行细粒度划分,获取内部实体。实验结果表明,模型相较于经典模型在特征提取上有较大的提升。
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关键词
命名实体识别
自然语言处理
嵌套结构
双流特征互补
神经网络
实体词识别
细粒度划分
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Keywords
named entity recognition
NLP
nested structure
dual-stream feature complementation
neural network
entity word recognition
fine grain division
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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