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西南石油大学人工智能研究院

作品数：36 被引量：79H指数：5
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合作机构

文献类型

  • 35篇中文期刊文章

领域

  • 18篇自动化与计算...
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  • 2篇理学
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  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 6篇多示例学习
  • 5篇形式概念分析
  • 4篇推荐系统
  • 4篇启发式算法
  • 4篇人工智能
  • 3篇油气
  • 2篇压裂
  • 2篇压裂效果
  • 2篇页岩
  • 2篇映射
  • 2篇优化算法
  • 2篇直觉模糊
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇气藏
  • 2篇嵌入方法
  • 2篇主控因素
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇煤层气

机构

  • 35篇西南石油大学
  • 5篇中国石油
  • 2篇中国石油天然...
  • 1篇四川民族学院
  • 1篇西南科技大学
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作者

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  • 10篇闵超
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  • 6篇杨梅
  • 4篇杨梅
  • 4篇李小刚
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  • 2篇蒋裕强
  • 2篇王占磊
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  • 1篇钟仪华
  • 1篇程超
  • 1篇武刚
  • 1篇宋国杰

传媒

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  • 1篇西安石油大学...
  • 1篇重庆邮电大学...

年份

  • 11篇2024
  • 5篇2023
  • 9篇2022
  • 5篇2021
  • 4篇2020
  • 1篇2019
共 36 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
FLU-net:用于表征页岩储层微观孔隙的深度全卷积网络被引量：1
2021年
页岩孔隙是页岩气储集的主要空间,孔隙的形状、大小、连通性与发育程度很大程度上决定了页岩储集层的储集性能,因此,页岩气开采首先需要对其孔隙有充分的认识。基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段,但是受扫描电镜图像灰度分布差异的影响,该方法需要逐一修改图像的最佳分割阈值以达到最好的孔隙分割效果,且阈值分割方法无法直接划分孔隙类别,这给后续的页岩微观结构定量表征带来了麻烦。为了实现页岩孔隙的智能识别和分类,笔者设计基于像素级语义分割的深度全卷积神经网络FLU-net,对页岩孔隙识别并分类为有机孔、无机孔(粒内孔、粒间孔)及裂缝,并结合孔隙尺度分类统计方法,分析不同类型孔隙发育数量、孔径大小、孔隙度等参数,实现页岩储层微观孔隙结构的自动化定量表征。以重庆渝西区块足201井区和四川盆地威远地区威204井区的页岩扫描电镜图像为研究对象,在对1600幅页岩扫描电镜图像原始数据进行人工标注并划分数据集后,使用FLU-net进行孔隙识别,结果表明,本方法具有较高的准确率,同时自动化程度和泛化能力均高于传统预测方法。因此,扫描电镜与基于深度学习的语义分割模型结合是定量研究页岩微观结构表征的有效手段。
陈雁李祉呈程超程超蒋裕强蒋裕强王占磊
川渝地区深井注水泥环空流体掺混规律研究
2024年
深井固井注水泥过程中,由于长封固段,窄间隙,高偏心等复杂井眼条件的影响,环空流体易发生掺混,混浆可能导致掺混段摩阻增大,造成固井漏失。针对川东高磨区块油层套管固井作业中高偏心环空的循环当量密度(ECD)预测不准确的问题,开展了固井注水泥流体掺混模拟及混浆流变性实验研究,研究基于计算流体力学(CFD)软件实时计算混浆段各流体占比变化,通过流变实验拟合流变性方程计算井筒ECD,结果证明了偏心度是影响混浆比例变化的主要影响因素,低偏心度时,钻井液、隔离液和水泥浆比例主要为5:1:4,而高偏心度时,比例主要为7:1:2;考虑混浆的ECD较常规ECD在上部混浆段高出0.2~0.8 g/cm^(3),在下部纯水泥段要高出0.2~0.5 g/cm^(3)。本研究揭示了深井复杂井况对流体间掺混比例及混浆对井筒当量密度的影响,对保障川渝地区深井固井注水泥安全作业和提高固井质量具有重要意义。
杨涪杰孙劲飞胥珂维罗涵临李早元
关键词：深井掺混流变性
直觉模糊MABAC法在低渗碳酸盐岩气藏有利区优选中的应用
2024年
低渗碳酸盐岩气藏地质构造和储层特征复杂,数据获取和解释的不确定性较高,导致有利区优选的难度较大。提出了最优最劣法(BWM)赋权下的直觉模糊MABAC(多属性边界近似区域比较)法低渗碳酸盐岩有利区优选模型。首先,根据低渗碳酸盐岩地质特征、生烃能力和储气能力等信息,建立综合考虑低渗碳酸盐岩成藏的地质条件、施工条件的综合评价指标体系;然后利用BWM方法确定各关键评价指标权重,同时考虑多个因素对不同的油气田的影响并掌握因素之间的优先级关系;最后,利用直觉模糊信息替代精确信息,建立改进的直觉模糊多属性决策模型,对低渗碳酸盐岩气藏开发有利区进行优选。利用10个碳酸盐岩气藏区块进行实验,结果表明:剩余动态储量、有效储层厚度等因素表现良好的C区块为最优。对碳酸盐岩气藏开发有利区块按照整体距离的值进行降序排序,结果为:C区>I区>H区>A区>D区>G区>J区>E区>F区>B区。将提出的直觉模糊MABAC法与现有方法进行对比,并结合数值模拟结果分析,验证了该方法的有效性和合理性。
闵超李映君李小刚李小刚张娜
可解释机器学习在油气领域人工智能中的研究进展与应用展望
2024年
人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的人工智能在油气田中的融合和发展。为此,系统介绍了可解释机器学习方法在油气田勘探开发过程的研究现状,阐述了机器学习模型的可解释性是促进油气领域人工智能大规模应用的关键,以及事后可解释方法在油气机器学习方法上的局限性,并对技术的应用进行了展望。研究结果表明:(1)利用Shapley加性解释(SHAP)和模型无关局部解释(LIME)等事后可解释方法进行煤层气产能主控因素实例验证,指出了可解释的油气田特征指标还不足以完全指导可解释模型的构建和分析,需要基于本质可解释思路建立符合油气田勘探开发自身特点的本质可解释机器学习方法;(2)利用机理模型、因果推断和反事实解释等本质可解释方法,分析油气田数据和模型参数之间的因果关系,构建了本质可解释机器学习方法;(3)选取典型煤层气压裂数据进行产能预测实例验证,发现因果推断能有效挖掘地质参数、施工参数和产能之间的本质关系,且基于因果关系建立的机器学习模型可以实现预测泛化性能提升。结论认为,基于事后可解释和本质可解释机器学习方法不仅是未来油气领域人工智能发展的必然趋势,而且是解决人工智能在油气领域现场落地的“瓶颈”问题及关键技术。
闵超文国权李小刚李小刚李昆成
关键词：人工智能
基于混合优化算法和深度神经网络模型结合的致密砂岩气藏裂缝参数优化
2024年
水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且依靠现场工程师经验和正交实验等传统方法难以获得最佳的裂缝参数设计。为此,建立了一种新的基于混合优化算法和自适应深度神经网络(DNN)结合的致密气藏裂缝参数优化方法。首先,混合优化算法采用遗传算法(GA)和贝叶斯自适应直接搜索(BADS)之间循环迭代的混合策略。在自适应学习过程中,提出了以“最大平均距离点”作为最不确定解,同时辅以最有希望解和少量拉丁超立方采样解共同更新优化过程中的DNN代理模型。随后,将建立的优化方法用于非均质致密砂岩气藏裂缝参数优化。研究结果表明:(1)在标准测试函数和低维裂缝参数优化问题上,GA+BADS混合优化算法表现出了显著优于GA的寻优速度;(2)针对高维裂缝参数优化问题,GA+BADS混合优化算法在约1/2的GA总数值模拟次数下提高了131万元的经济净现值(NPV),收敛速度和寻优精度都明显增加;(3)相比于GA+BADS混合优化算法,在获得相同NPV时,自适应DNN代理加速优化可再减少24.54%的数值模拟运算次数。结论认为,该优化方法显著提升了优化效率,为解决非常规油气藏中水力压裂裂缝参数设计问题提供了一套可行且高效的智能优化方法,将有力促进非常规油气的规模效益开发。
罗山贵赵玉龙肖红林陈伟华贺戈张烈辉杜诚
关键词：沙溪庙组裂缝参数优化混合优化算法自适应学习
无人机视角下的红外图像去模糊算法
2024年
针对油气长输管道采用无人机巡检时所拍摄的红外图像去模糊问题,利用图像通道的先验知识提升模糊图像质量,分别基于双边滤波和非盲去模糊网络NBDN去除人工伪影的方法达到更佳的图像复原效果。首先,基于暗通道先验知识,在最大后验的优化框架中添加暗通道的L_(0)正则项;然后使用图像梯度的L_(0)正则项,代替图像像素的L_(0)正则项作为潜在图像的正则化约束,使用迭代交替估计图像模糊核和中间潜在图像;采用半二次分裂方法和查表法间接优化求解,估计中间潜在图像;采用双线性插值估计图像模糊核,通过对图像进行上下采样,构建图像金字塔,进而利用共轭梯度法直接优化求解。最后,利用估计的模糊核,使用基于超拉普拉斯先验的图像非盲去模糊方法得到潜在图像I_(1);使用基于L_(0)正则化的非盲去模糊方法得到潜在图像I_(0);计算估计的潜在图像I_(1)和I_(0)之间的差值映射,从I_(1)中减去双边滤波过滤后的差分图,得到最终的潜在图像I。将本文算法在低照度图像、含有饱和像素的图像、真实图像以及红外摄像图等图像数据上进行实验,相对于其他图像去模糊算法。实验结果表明:所提出的方法在多种模糊图像复原效果上均具有较强的竞争力。
曹旦夫齐峰谭冰张津溪闵超
关键词：图像去模糊双边滤波
多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择
2023年
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。
杨梅柯文静杨梅
关键词：可行域映射多示例学习
基于动态隶属度的模糊时间序列模型的水质预测研究被引量：3
2022年
科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点,传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性,提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列水质预测新模型。首先,利用模糊C均值聚类从原始数据中构建隶属度序列;其次,利用经典的时间序列模型对不同的子隶属度序列进行预测,得到动态隶属度;最后,去模糊化得到水质指标的预测值。应用提出的新模型对岷江某断面的水质指标进行了短期预测,并与经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型进行对比。实验结果表明,新模型在RMSE、MAPE和MAE上均优于经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型,极大地提高了预测精度,可为水污染防治提供有价值的参考。
赵春兰李屹何婷武刚武刚
关键词：水质预测
近似概念的遗传生成算法及其推荐应用被引量：1
2022年
由于构造概念格的时间复杂度高,在推荐领域已有研究者提出用概念集合来替代概念格。但目前对概念集合的研究未考虑近似概念的作用,因此将近似概念引入推荐应用,并提出基于遗传算法(GA)的近似概念生成算法(ACGA)和相应的推荐应用方案。首先由启发式方法生成初始概念集合;其次用交叉算子对初始概念集合中的概念的外延两两求交集,从而得到近似概念;然后用选择算子根据外延相似度以及相关阈值筛选出满足条件的近似概念来更新概念集合,而不满足条件的近似概念由变异算子按照用户相似度进行外延调整,直到其满足条件;最后基于新的概念集合,根据邻居用户的偏好向目标用户进行推荐。在4个推荐系统常用的数据集上进行实验,结果表明ACGA生成的近似概念提升了推荐效果,尤其是在2个电影评分数据集上,ACGA与概率矩阵分解(PMF)算法相比,F1值提升了近78%,召回率提升了近104%,精确度提升了近57%;与K最近邻(KNN)算法比较,精确度提升了近12%。
刘忠慧王梓宥闵帆
关键词：形式概念分析概念格遗传算法推荐系统
基于直觉模糊集的油气管道失效可能性分析
2024年
考虑到直觉模糊集是处理许多实际问题的有效工具,本文提出了直觉模糊数的排序新方法和对称直觉模糊Aczél-Alsina加权平均算子。作为应用,我们采用不完全权重信息的直觉模糊多属性决策方法分析油气管道失效可能性,对管段失效可能性进行排序,确定高风险点。结果表明:一方面,基于直觉模糊集的油气管道失效可能性分析方法对指标分值的处理更为准确;另一方面,不完全权重信息的决策方法降低了主观随意性,使分析结果更符合实际。因此,本文方法能有效应用于油气管道失效可能性分析。
王涛吴新星
关键词：油气管道直觉模糊集
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