LSTM技术是一种深度学习的算法,在时间序列预测中具有很好的效果。它通过多层神经元的网络结构来学习数据的时序规律,从而实现时间序列的预测。相比于传统的模型,LSTM可以更好地处理数据之间的依赖关系和长
地质构造准确成像是煤矿地震勘探的关键。随着煤矿勘探程度的不断深入,地质条件越来越复杂,对地震成像的精度要求也越来越高。本文借助在新元矿区开展的三维地震资料二次处理项目,重点针对叠前时间偏移技术展开了深
为提高地基红外测云系统全天空云检测的准确性,通过辐射传输模式SBDART模拟大气向下红外辐射与云光学厚度之间的对应关系,发现利用云的光学厚度拟合曲线反演云的光学厚度具有可行性,然后在此基础上提出了一种
求取未知参数或有面形误差的实际非球面光学零件面型方程,在非球面加工精度分析、光学系统成像质量分析、拆解分析光学镜头等方面都有实际需求。分析了Taylor Hobson轮廓仪测量数据格式,采用遗传算法,
一种叠前地震记录的全波场正反演方法,对地球物理勘探人员是一本很好的参考文献
实际应用中的电路元件要比理想电阻复杂得多,并且呈现出阻性、容性和感性特性,它们共同决定了阻抗特性。阻抗与电阻的不同主要在于两个方面。首先,阻抗是一种交流(AC)特性;其次,通常在某个特定频率下定义阻抗
关于储层四性关系的实际应用和研究,在此对胡154井区的应用问题上展开了具体的实际应用。
煤储层渗透率的研究一直是煤层气等相关领域研究的热点,低场核磁共振技术(LNMR)又是研究煤储层较新的方法,由于LNMR法测煤储层渗透率对制作岩心加持器材料的要求较高,为了满足此法对仪器的要求,通过实验
为通过测井数据对储层岩性进行精确的识别,选取自然伽马、声波时差、岩石体积密度、中子密度、微球形聚焦测井、深侧向、浅侧向等7种测井参数作为判别指标.对相关性较高的指标进行因子分析,提取公共因子作为随机森
以乌鲁木齐矿区低阶煤储层评价为基础,利用灰色关联法对11个单元的7个储层参数(渗透率、含气量、单层煤厚、压力梯度、孔隙度、埋深、储层压力)进行定量评价,求得各个指标的权系数,确定研究区各个储层单元的综