导读:本文包含了油气识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:油气,算法,管道,陕北,分解,水层,油层。
油气识别论文文献综述
杨宏伟,张松,管磊,信硕[1]（2019）在《基于GIS的油气管道高后果区识别研究》一文中研究指出快速、准确地识别出油气管道高后果区,对降低管道沿线人员伤亡、财产损失以及环境破坏具有重要作用。当前油气管道高后果区识别工作存在任务重、效率低、识别准确率低等问题。为了更好地开展油气管道高后果区识别工作,梳理了国内外油气管道高后果区识别的技术现状、高后果区的主要类型及识别规则,提出了一种基于GIS缓冲区分析的油气管道高后果区识别方法,并利用该方法对某地区输油管道进行高后果区识别实践,快速识别出该地区输油管线的高后果区地段。结果证明,该方法具有效率高,节省人力、财力和物力的优势,为油气管道高后果区识别工作提供了方法借鉴。(本文来源于《天然气与石油》期刊2019年05期）
万晶[2]（2019）在《刘庄地区油气层识别再认识》一文中研究指出东濮凹陷刘庄地区地质条件十分复杂,对油气层识别还存在一些问题,制约油气藏认识和勘探开发潜力的评价。该地区不同区块或层位由于岩性、物性、含油性的差异,其电性是不同的,即测井资料的显示特征各异,本次根据试油试采及测井成果分析,围绕目标区对47口井进行了测井二次解释处理。利用岩心化验分析资料与测井资料结合,研究它们之间的关系,为储层参数模型研究和油水层判别标准的建立奠定了基础。(本文来源于《化工管理》期刊2019年29期）
孙健,李琪,陈明强,任龙[3]（2019）在《基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选》一文中研究指出为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。(本文来源于《西安石油大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
温江涛,王涛,孙洁娣,付磊,李刚[4]（2019）在《基于深度迁移学习的复杂环境下油气管道周界入侵事件识别》一文中研究指出长输油气管道沿途运行环境复杂,传统方法中假设的标准样本与实际样本分布一致的前提遭到破坏,导致单一的识别模型在不同环境下对入侵事件识别准确率降低。为了改善识别模型偏差问题,提出一种基于域不变特征深度迁移学习的管道入侵事件识别方法,通过堆迭稀疏自编码网络实现不同环境条件下的入侵事件自适应特征提取,并引入迁移学习实现复杂环境中入侵事件的准确识别。该方法通过场景差异性评测,缩小复杂真实场景与典型场景间分布差异,获得有效的域不变模型。实验结果表明,所提方法能明显改善复杂环境下油气管道入侵事件识别效果,提高识别准确率。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年08期）
廖洪万,肖俊平[5]（2019）在《广域电磁法油气目标识别技术探究》一文中研究指出文章首先对广域电磁法原理展开了阐述,提出地质特征的特殊性和数据采集方法,并对广域电磁法油气目标识别技术进行了分析,旨在通过对广域电磁法的深入研究与探讨,实现油气勘探上的新突破,从而提高油气勘探领域的社会效益和经济效益。(本文来源于《地球》期刊2019年07期）
钟杰,孙启国[6]（2019）在《油气润滑系统流型识别方法研究》一文中研究指出提出了一种基于油气润滑系统油气两相流压差波动信号来识别流型的方法。首先借助Fluent提取了油气润滑系统水平管道中常见的四种流型的压差波动信号作为训练和识别的样本;然后采用EMD(经验模态分解)方法提取油气流流型压差波动信号的特征;最后采用PSO-PNN算法对油气两相流流型进行了识别。结果表明:油气两相流流型与压差波动信号之间存在对应关系,通过对压差波动信号的分析可以获取流型信息;油气两相流的压差波动信号具有非平稳特性,采用EMD方法可以较好地提取流型信息;优化后PNN模型可较好地识别油气润滑水平管道内油气两相流流型。(本文来源于《机械》期刊2019年10期）
李铁柱[7]（2019）在《灰色关联与相关分析方法在识别低阻油气层中的应用》一文中研究指出低电阻率储集层的流体性质识别一直是测井解释的难点,运用测井相识别低阻油层流体类型是一种比较有效的方法,但应用数理统计的方法建立测井相并识别,需具有较多的试油样本。综合应用无需考虑维数灾难的灰色关联与相关分析方法识别低阻油层,可以克服数理统计方法对样本层数量的限制。将该方法应用于某油田,综合分析该区域的低阻类型,运用蛛网图表示研究区块所有流体类型,利用加权关联模型计算关联度并参考相关系数,依据最大隶属原则对各模式的蛛网图进行识别。应用固定的蛛网图模式和灰色关联与相关分析相结合的方法,对研究区域的部分井段进行处理,流体识别精度较高,该方法取得了较好的应用效果。(本文来源于《国外测井技术》期刊2019年03期）
梁洪卫[8]（2019）在《油气管道泄漏声波信号检测与识别技术研究》一文中研究指出伴随着天然气管道数量的增加及运行年限的增长,天然气管道泄漏现象时有发生,极易造成严重事故,因此,对管道的运行状态进行实时监测具有非常重要的意义。本文以气体管道声波信号的采集、去噪、特征提取以及气体管道的运行状态识别为研究对象,通过实验分析确定了气体管道泄漏声波信号在不同状态下的频率范围;研究了小波阈值去噪算法并改进了阈值函数,研究了VMD算法,提出了VMD-Wavelet去噪算法;研究了气体管道声波信号的各种特征参数,搭建了基于VMD-Wavelet的云模型特征熵提取方法;研究了BP神经网络,提出了VMD-En-BP神经网络模型。本文所作主要工作如下:首先,研究声波法泄漏检测基本原理,设计了气体管道泄漏检测实验系统。分析了不同状态下泄漏信号的时域、频域特性,得出泄漏声波信号能量主要集中在低频段。其次,研究了硬阈值、软阈值以及Garrote阈值等经典小波阈值函数,提出一种改进小波阈值函数,利用改进的小波阈值函数对典型信号进行去噪处理,并与经典小波阈值函数作对比,结果表明改进小波阈值函数在信噪比、均方误差方面均能取得更好的去噪效果。再次,研究了VMD算法、Hausdorff距离、峭度以及小波变换等方法,提出了一种VMD-Wavelet去噪算法。该算法首先对含噪声信号进行VMD分解,利用Hausdorff距离来选取有效模态分量;计算未选择模态分量的峭度值,筛选峭度值大于选定阈值的分量,用改进的小波阈值函数滤除该分量的高频噪声;最后利用处理后的各个IMF分量重构信号。理论分析和仿真结果表明该方法不仅对典型信号具有良好的去噪效果,而且对实际气体管道泄漏信号、敲击信号以及正常运行信号均能取得较好的去噪效果。然后,通过仿真分析验证了EMD分解提取的各种运行状态下声波信号的模态分量频谱图中无法准确提取状态特征,而VMD分解后的IMF1、IMF2能体现各种运行状态下声波信号中心频率的差异。因此本文提出了基于VMD-Wavelet的云模型特征熵提取方法,该方法利用VMD-Wavelet算法对气体管道正常运行、敲击、泄漏叁种状态下采集的声波信号进行去噪、选取有效模态进行重构、计算重构信号的En值;仿真分析发现利用该方法计算出的叁种状态下重构信号的云模型特征熵有较好的区分度,可作为状态识别的特征参数。最后,研究了BP神经网络,搭建了VMD-BP和En-BP两种神经网络模型,根据各自的优缺点,提出了VMD-En-BP神经网络模型,利用该模型对气体管道运行状态进行识别,实验结果表明该模型能够准确识别气体管道正常运行、敲击、渗漏、小泄漏和大泄漏五种运行状态。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-05-25）
陈晓涵[9]（2019）在《油气矿山地物遥感识别方法研究》一文中研究指出矿山遥感监测是一项具有中国特色的基础国情调查工作。近年来,我国固体矿产资源开发遥感监测工作卓有成效,但由于种种原因,对油气矿山缺乏关注。为了丰富矿山遥感监测的技术方法,该文分别采用2016年、2017年、2018年获取的遥感数据,运用人机交互解译的技术方法,探索油气矿山地物的遥感识别方法。结果表明:油气矿山地物在高分辨率遥感图像上有其独特的特征,结合必要的野外验证,可以实现部分油气矿山地物的遥感识别。该文探索的技术方法能够为油气矿山遥感调查监测等提供技术借鉴。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年15期）
赵亚男,吴孔友,郝良柱,代盈营,刘玉亮[10]（2019）在《油气盆地内小断层识别及发育机理研究——以惠民凹陷江家店地区为例》一文中研究指出在传统地震剖面精细解释的基础之上通过方法创新和蚂蚁体技术应用,总结出了江家店地区小断层的识别特征以及小断层的发育规律.通过江家店地区构造平衡剖面恢复工作,对小断层形成控制因素以及形成时期有了新的认识.通过构造物理模拟实验对江家店小断层的形成机理进行了进一步的验证.在江家店油田小断层的识别过程中,运用上述方法识别出了许多常规地震解释难以识别的小断层,并取得较好的应用效果.(本文来源于《地质与资源》期刊2019年02期）
油气识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
东濮凹陷刘庄地区地质条件十分复杂,对油气层识别还存在一些问题,制约油气藏认识和勘探开发潜力的评价。该地区不同区块或层位由于岩性、物性、含油性的差异,其电性是不同的,即测井资料的显示特征各异,本次根据试油试采及测井成果分析,围绕目标区对47口井进行了测井二次解释处理。利用岩心化验分析资料与测井资料结合,研究它们之间的关系,为储层参数模型研究和油水层判别标准的建立奠定了基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
油气识别论文参考文献
[1].杨宏伟,张松,管磊,信硕.基于GIS的油气管道高后果区识别研究[J].天然气与石油.2019
[2].万晶.刘庄地区油气层识别再认识[J].化工管理.2019
[3].孙健,李琪,陈明强,任龙.基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选[J].西安石油大学学报(自然科学版).2019
[4].温江涛,王涛,孙洁娣,付磊,李刚.基于深度迁移学习的复杂环境下油气管道周界入侵事件识别[J].仪器仪表学报.2019
[5].廖洪万,肖俊平.广域电磁法油气目标识别技术探究[J].地球.2019
[6].钟杰,孙启国.油气润滑系统流型识别方法研究[J].机械.2019
[7].李铁柱.灰色关联与相关分析方法在识别低阻油气层中的应用[J].国外测井技术.2019
[8].梁洪卫.油气管道泄漏声波信号检测与识别技术研究[D].东北石油大学.2019
[9].陈晓涵.油气矿山地物遥感识别方法研究[J].科技资讯.2019
[10].赵亚男,吴孔友,郝良柱,代盈营,刘玉亮.油气盆地内小断层识别及发育机理研究——以惠民凹陷江家店地区为例[J].地质与资源.2019
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