马微
- 作品数：8 被引量：61H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程文化科学更多>>
- 基于神经网络的测井曲线砂体解释与应用研究
- 2015年
- 为解决测井曲线人工砂体解释工作的繁琐性与主观性影响,提出一种基于测井曲线中砂体统计参数的自动解释方法,用于测井曲线的砂体分类工作。以工区内已解释砂体的统计参数作为神经网络训练数据,选择孔隙度、渗透率、含气饱和度、泥质含量、砂厚和深度作为输入,输出是对应砂体的解释结果。使用鄂尔多斯盆地某区块1 000余组测井曲线砂体样本数据对神经网络进行训练,选择2组不同的砂体数据测试神经网络的自动解释及其应用效果,结果表明该方法对测井曲线砂体自动分类的正确率分别为92.4%和89.8%。实验数据测试证明,该方法能够自动、快速地实现测井曲线砂体解释,从而协助工程人员进行可靠、高效的砂体识别与分类工作。
- 刘烨郭超马微程国建
- 关键词：测井解释神经网络鄂尔多斯盆地
- 基于图像处理与神经网络的岩石组构识别被引量：13
- 2013年
- 针对岩石薄片组构鉴定的复杂性问题,基于岩石薄片数字图像的数值分析,提出一个自动进行岩石组构识别分类的系统方法:使用图像处理技术对岩石薄片的灰度数字图像进行特征提取,将其作为神经网络的输入,网络输出是图像对应的岩石组构类别;使用来自鄂尔多斯盆地苏里格地区的100幅岩石薄片图像进行实验,神经网络的训练集、验证集和测试集随机分为70、15和15幅图像,测试结果表明自动识别岩石组构的正确率达93.3%.该方法对于地学问题具有较好的综合判别能力,可以快速和准确地进行岩石组构识别.
- 程国建马微魏新善荣春龙南珺祥
- 关键词：图像处理神经网络
- 基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构被引量：14
- 2015年
- 由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。
- 程国建殷娟娟刘烨李小和马微
- 关键词：数字岩心图像处理多点地质统计学
- 基于铸体薄片图像颜色空间与形态学梯度的岩石分类被引量：25
- 2016年
- 为实现自动高效且结果可靠的岩石分类,提出一种基于岩石薄片图像的自动分类方法。该方法通过偏光显微镜采集的铸体薄片图像,由图像的原始颜色空间与其形态学梯度中提取特征参数,统计各图像矩阵分量的标准算术值构建岩石分类的特征空间,利用支持向量机方法建立特征空间与岩石类别之间的映射关系。采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的100幅沉积岩岩石薄片图像对该方法进行测试。研究结果表明:该自动分类方法结果的正确率达95%以上,说明结合颜色空间与形态学梯度的高效岩石图像自动分类方法具有较高的准确性与可靠性。
- 刘烨程国建马微郭超
- 关键词：形态学梯度支持向量机
- 基于PCA-ANFIS的油井注水有效周期预测研究被引量：1
- 2013年
- 针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一个基于混合主成分分析与ANFIS的数值方法进行油井注水有效周期的预测研究.首先使用主成分分析对原始数据进行降维处理,然后应用ANFIS对降维后的数据进行训练与测试.实验使用油田上116口油井的真实注水统计数据检验混合主成分分析与ANFIS模型的正确性,测试的注水有效周期平均绝对误差为1.80个月,而未经过主成分分析处理的测试平均误差为4.33个月,混合主成分分析与ANFIS模型的测试精度得到大幅度提高,说明主成分分析与ANFIS的混合方法对预测油井注水有效周期是可行与有效的.
- 田亚娟刘烨马微程国建
- 关键词：自适应神经模糊推理系统主成分分析
- 图书馆座位管理系统设计与实现被引量：11
- 2018年
- 为了解决高校图书馆占座的问题,笔者设计实现了座位管理系统。在系统介绍中,主要从设计原则、设计思路、系统环境三方面论述。通过实验证明该系统能够有效解决占座问题。
- 田元马微
- 关键词：图书馆占座
- 基于混合降维Elman神经网络的砂岩储层物性参数智能计算研究被引量：1
- 2014年
- 针对实验室测定岩石储层物性参数在实际应用中的成本问题,提出一个基于混合降维Elman神经网络的砂岩储层物性参数计算的智能方法。首先利用灰色关联分析对岩石薄片特征参数与其物性参数进行关联度计算,优选关联度较高的若干参数;其次使用主成分分析对选出的特征参数二次降维,最后应用Elman神经网络寻找岩石薄片特征参数与其物性参数之间的映射关系。选取鄂尔多斯盆地吴旗地区薛岔区块延长组储层砂岩样本的薄片鉴定与物性分析数据对方法进行测试,实验结果表明,计算得到的孔隙度与渗透率平均相对误差分别为7.28%和6.25%,混合降维方法在收敛速度和计算精度方面也得到提高。因此,基于混合降维Elman神经网络方法能够利用成本较低的岩石薄片相关资料快速并准确地计算砂岩储层物性参数,具有较高的可靠性、实用性以及应用前景。
- 程国建马微刘烨魏新善荣春龙南珺祥
- 关键词：ELMAN神经网络砂岩储层物性参数
- 基于PCA-FNN的油井注水效果预测研究被引量：1
- 2014年
- 针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一种用于预测注水有效周期的混合主成分分析与模糊神经网络相结合的数值方法。该方法使用主成分分析对油井注水统计数据进行降维处理,应用模糊神经网络对降维后的数据进行训练和测试。使用某油田116口油井的注水数据检验提出模型的正确性,结果表明,用其预测的注水有效周期平均绝对误差与相对误差分别为1.97个月和10.75%,预测精度高于未经过主成分分析处理的模糊神经网络方法和多元线性回归方法。可以用于油井注水效果分析与工程人员的决策优化。
- 田亚娟马微刘烨肖志红程国建
- 关键词：模糊神经网络主成分分析注水效果
