张欣
- 作品数：25 被引量：59H指数：4
- 供职机构：北京师范大学更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理天文地球自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 基于LSTM循环神经网络的横波预测方法被引量：4
- 2021年
- 针对碳酸盐岩储层岩性多样、孔隙结构复杂导致传统横波预测方法受限的问题,文中提出利用长短时记忆神经网络(LSTM)预测复杂碳酸盐岩储层的横波时差。相对于传统的简单点对点学习模式,LSTM通过复用神经元结构,有效学习测井参数的序列信息。以苏里格气田苏东地区碳酸盐岩储层为例,选择声波时差、密度、自然伽马等16个对横波速度较为敏感的测井参数,构建了基于LSTM的横波预测模型。和机器学习方法(Bayes,BP,DT,KNN,LR,SVM)以及Xu-Payne岩石物理模型方法相比,基于LSTM的预测模型均方根误差仅为3.36μs/m,决定系数达到0.967,表明基于LSTM的横波预测模型更加符合实际地质情况,在复杂碳酸盐岩储层的研究中具有广阔的应用前景。
- 周恒武中原张欣张春雷马乔雨
- 关键词：碳酸盐岩储层
- 数据新动能评价体系构建及分区实证研究
- 数据要素作为新型的生产要素,已随着信息经济的发展融入经济价值创造系统中,广泛影响着生产力的发展。而数据新动能,即是将数据作为一种新型生产要素,对其它要素产生协同促进作用,成为推动经济高质量发展的新型动能。然而遗憾的是,数...
- 徐墨姝王艺杰刘晓轩李高荣张欣
- 关键词：熵值法面板数据模型
- 中国上市公司违约风险的测量及决定因素
- 2018年
- 上市公司的健康发展对于资本市场的正常运作至关重要,其中尤为重要的是上市公司违约风险的度量问题。本文利用中国上市企业数据,采用KMV模型估算企业的违约风险,将其与中国市场的ST(specialtreatment,特别处理)制度相结合,从识别和预测两个角度考察KMV模型所测度的违约风险与中国市场的ST制度的相合性。本文的实证结果表明,采用KMV模型所测度的违约风险在被特别处理的上市企业和正常企业之间存在显著区别。更重要的是,KMV模型能够有效地预测中国上市企业的违约风险。这两方面的证据一致表明,KMV模型在测度中国上市企业的违约风险上是有效的,能够运用KMV模型来预警中国上市企业的违约风险。本文还进一步研究了KMV模型所测度的违约风险的决定因素,得到了更加方便观测的违约风险预警指标。
- 张欣张勋何宗樾
- 关键词：违约风险KMV模型
- 基于连续消光特征分析的岩石薄片分析系统被引量：3
- 2021年
- 连续消光是指在正交偏光显微镜下,岩石薄片随载物台旋转而发生消光强弱连续变化的现象。作为人工鉴定岩石薄片的重要依据,提取后的连续消光特征可以用于实现岩石薄片的自动分析。结合数字图像处理技术与聚类划分算法,开发出一套能够分割出孔隙、颗粒轮廓,实现颗粒类别划分,并对结果做定量分析的岩石薄片分析系统。从矿物的消光特征本质出发,连续消光特征提取精确与否是能否有效划分颗粒类别的关键环节。因此,针对系统在连续消光特征提取过程中的消光位对齐与消光基值去除操作分别设置了对照组。以鄂尔多斯盆地某区长6段砂岩薄片在正交偏光镜下的角度域序列图像进行实验,结果表明,所开发的基于岩石薄片分析系统能够提取到更为精确的连续消光特征,且该系统定量分析结果与专业人员鉴定结果基本一致。
- 胡小晴高世臣张欣王维仲鸿儒周恒
- 关键词：孔隙度
- 基于一维卷积神经网络的横波速度预测被引量：4
- 2021年
- 纵横波速度是地球物理勘探中识别储层岩性、物性和储层等目标极其重要的信息,由于采集技术与成本投入的限制,横波速度资料通常较为缺乏,横波速度预测便成为岩石物理分析中亟需解决的重要问题。传统上基于理论方法和经验公式的横波速度转换方法局限性较大,常规的点对点的机器学习方法无法有效表达测井参数的空间特征,对横波速度与其它测井参数之间的内在关系的表征不够充分。为此,开展了基于一维卷积神经网络(1D-CNN)模型的横波速度预测方法研究,基于声波时差、密度、自然伽马和电阻率等16种测井参数建立深度学习回归模型,通过不同尺度卷积提取测井参数在测井深度空间上的结构性特征,并采用多层网络结构,学习横波参数与测井参数深度特征之间的关系,从而建立更为精确的预测模型。通过在苏里格气田上古生界碎屑岩储层的实际应用,验证了一维卷积神经网络模型的横波速度预测精度较高,且具有良好的泛化性。
- 马乔雨张欣张春雷周恒武中原
- 关键词：横波速度测井参数碎屑岩储层苏里格气田
- 基于LSTM循环神经网络的岩性识别方法被引量：23
- 2021年
- 针对复杂碳酸盐岩储层岩石组分复杂、岩性多样,常规测井岩性识别方法受限等问题,提出利用长短期记忆神经网络(LSTM)提高岩性识别效果的方法,并结合实际数据进行验证和应用效果分析。考虑到常规机器学习方法在岩性识别中无法充分利用沉积岩石在深度域序列上的潜在信息,从而基于LSTM方法构建了能够提取和学习岩性沉积序列特征的岩性识别手段。以苏里格气田苏东地区下古生界碳酸盐岩储层为例,通过敏感性分析选取自然伽马、光电吸收截面指数、密度、声波时差、补偿中子和电阻率等6种测井参数,构建了基于LSTM的岩性识别模型。结果表明,与朴素贝叶斯,KNN,决策树,SVM和HMM等传统方法相比,LSTM的岩性识别准确率提升幅度介于1.40%~12.25%。高精度的LSTM岩性识别模型为复杂碳酸盐岩储层的表征和评价提供了数据基础。
- 武中原张欣张春雷王海英
- 关键词：岩性识别碳酸盐岩储层
- 阿索林作品在中国的传播与授受
- 文章主要运用译介学、接受美学、比较文学、文本细读等理论方法，从研读现有的译文入手，探讨阿索林作品在中国的译介和接受情况，分析其创作特色、文体观念对于中国现代作家的启发和影响，揭示阿索林作品在中国现代文学发展过程中产生的独...
- 张欣
- 关键词：文学作品
- 脱氨酶催化反应机理的QM/MM分子动力学模拟(博士后研究报告)
- 张欣
- 关键词：脱氨酶反应机理分子动力学模拟
- 《忏悔录》的文体与奥古斯丁的灵魂论
- 2022年
- 奥古斯丁《忏悔录》的文体独树一帜,难以归类,历来有不少研究与争论。本文认为,奥古斯丁的灵魂论,主要表现为灵魂的复合性(multiplicity)以及灵魂作为三一形象,对《忏悔录》的文体具有决定性的影响。首先,灵魂复合说认为灵魂具有多种能力,如理性、感官、记忆、爱等,该灵魂论融合了普罗提诺的学说和《旧约·诗篇》的传统。由此,《忏悔录》作为奥古斯丁的灵魂之旅,得以突破经典的柏拉图的灵魂上升叙事,收录与灵魂的多种能力相对应的广泛内容。其次,奥古斯丁极具原创性地将灵魂的三种能力——记忆、理性与意志——视作三一上帝在人身上的形象,其中记忆类似圣父无所不包、超越时空,圣子作为真理和一切造物的原型,与理性相似,意志则如同圣灵,是圣父和圣子的爱,而且,时间与记忆紧密相连,是上帝的永恒在灵魂中的回声。基于灵魂与三一的类比,《忏悔录》采用了回忆的形式,讲述了在时间中灵魂错置的意志如何受到真理光照的故事。
- 张欣
- 关键词：《忏悔录》奥古斯丁文体灵魂记忆
- 基于多尺度LBP特征融合的遥感图像分类被引量：7
- 2021年
- 针对高光谱遥感图像分类问题,传统的特征提取方法常忽略其本征属性信息和图像的多尺度局部结构特性而使其获取的图像信息量较少,为改进这一缺陷,提出了一种多尺度灰度和纹理结构特征融合的方法模型(multi-scale gray and texture structure feature fusion,Ms_GTSFF)进行遥感图像特征提取。首先用多尺度方法提取图像不同尺度下的灰度属性特征,然后利用局部二进制模式的思想获得图像的局部纹理特征信息,同时利用多尺度还能够获取图像更大感受野的特征,接着利用得到的多尺度LBP直方图获取每种编码所对应的灰度属性信息,最后将上述得到的多尺度特征信息进行编码融合,构成了Ms_GTSFF特征提取模型,再连接多种机器学习分类器进行分类识别。以雄安新区(马蹄湾村)航空高光谱遥感影像作为测试数据集,对数据分块预处理后再进行特征提取与分类测试,最高获得了99.44%的分类准确率,在遥感图像分类上与传统方法的识别能力相比有很大的提升,验证了提出模型对于增强遥感图像的特征提取能力以及提高分类识别性能的有效性。
- 姜亚楠张欣张春雷仲诚诚赵俊芳
- 关键词：高光谱遥感多尺度特征局部二进制模式
