周相广
- 作品数：34 被引量：167H指数：6
- 供职机构：中国石油天然气集团公司更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目中国石油天然气集团公司科技项目国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程经济管理天文地球更多>>
- 油气层识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质
- 本发明实施例提供了一种油气层识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该方法包括：根据待测区块的测井数据，获取不同测井曲线的特征参数；将所述特征参数输入储集层识别模型中，输出储层识别结果；将储层识别结果中各储层对应...
- 周相广刘国强林霞魏志成龚仁彬米兰郑毅石玉江陈斌钟吉彬
- 文献传递
- 改进的层次分析法在天然气开发技术经济评价中的应用被引量：13
- 2005年
- 天然气开发经济评价涉及专业较多,技术经济评价指标庞大,如何确定指标的重要性对评价相当重要。采用层次分析法,通过建立递阶层次结构,构造判断矩阵,计算权重,然后进行综合影响一致性检验和组合权重计算,来确定不同的元素在决策中的作用。利用改进的层次分析法将九标度矩阵变为三标度矩阵,简化了矩阵的给出和求解过程。把天然气开发技术经济评价的综合效用值看成是决策目标层;把天然气开发所覆盖的气藏工程、钻井工程、完井工程、采气工艺、地面集输工程、总体评价看成是受决策目标层支配的准则层;把技术指标、经济指标及技术指标与经济指标的关系看作受准则层支配的子准则层;把具体的技术、经济指标看作受子准则层支配的方案层,最终建立起天然气开发技术经济评价体系模型。以某无水气藏为例,说明了该方法的使用过程。
- 李中锋何顺利周相广门成全
- 关键词：技术经济评价天然气开发经济评价指标气藏工程完井工程采气工艺
- 自相似网络流量的特性分析被引量：5
- 2008年
- 根据流量的不同特性,讨论几种长相关网络流量模型,分析它们的优缺点,并研究产生自相似的原因及其对网络性能的影响。
- 帅训波周相广马书南
- 关键词：长相关自相似
- 一种基于对偶与逆序组合算子的遗传算法被引量：1
- 2009年
- 针对遗传算法易陷入局部最优的问题,模拟生物基因的对偶性和有序性,提出对偶与逆序组合算子,与具有良好全局搜索模式的遗传算子优化组合应用,构造了一种基于对偶与逆序组合算子的遗传算法。从理论上证明了算法的收敛性。仿真实验表明,该算法具有更好的寻优性能,对应用串型编码遗传算法解决非线性优化问题有很好的借鉴意义。
- 帅训波马书南周相广
- 关键词：遗传算法局部搜索全局搜索对偶算子
- 一种基于U-net神经网络的地震层位解释方法及装置
- 本发明提供了一种基于U‑net神经网络的地震层位解释方法及装置，方法包括：对获取的地震数据进行解析，获得地震样本数据；利用地震样本数据对预先构建的U‑net神经网络模型进行训练；通过训练后的U‑net神经网络模型对获取的...
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- 文献传递
- 中国石油人工智能平台建设探索及实践
- 认知计算技术平台是中国油气勘探开发行业第一个开放可扩展的人工智能计算平台。平台的建设目标是实现油气勘探开发科研、生产管理提供智能化分析。其技术关键是认知计算技术，包括知识图谱、语音识别、图像识别、语义处理、深度学习等人工...
- 李薇薇周相广林霞米兰刘立夏
- 关键词：勘探开发人工智能知识图谱油气层识别
- 基于遗传算法的天然气产量预测
- 2007年
- 在组合优化预测模型的研究基础上,给出了组合优化预测模型提高预测精度的理论依据,并应用基于实数编码的遗传算法对模型求取最优组合解,通过对实际生产数据的拟合结果分析表明,本文的求解方法是可行的,具有较好的预测能力。
- 帅训波周相广关新吴兵赵树人
- 关键词：天然气遗传算法
- 基于遗传算法的分布式数据库查询优化研究被引量：25
- 2009年
- 在收益半连接研究基础之上,本文提出一种新的查询执行计划代价模型,它包括关系副本选择、查询多连接次序、操作站点的选择、数据的传输及数据局部处理等因素,准确地表示了分布式数据库查询执行代价,并且给出了解决基于此代价模型查询优化问题的遗传算法,实验结果表明,该算法有较好的寻优效果,更具有实际意义.
- 帅训波马书南周相广龚安
- 关键词：分布式数据库查询优化遗传算法
- 机器学习算法在测井油气层识别中应用研究
- 油气层识别，即储层及含油气性识别，是油气勘探的重要手段之一.本次研究应用某油田某区块700余口井的稀油砂岩油藏数据，对数据预处理后，结合试油、生产等数据应用机器学习算法对测井数据挖掘分析，通过训练和学习，发现油、气、水层...
- 周相广傅鑫锡武博宇李薇薇米兰
- 关键词：测井解释人工智能
- 基于深度学习UNet++网络的初至波拾取方法被引量：25
- 2021年
- 初至波拾取是地震资料处理中一项基础而重要的工作.为解决我国西部沙漠、黄土塬、戈壁等地区地震资料信噪比低,致使初至波拾取准确率不高的难题.本文创新提出一种基于图像分割技术——UNet++神经网络应用于初至波智能拾取.输入原始地震数据及少量初至时间的标签数据进行监督学习,并建立UNet++模型,应用西部某工区地震数据测试,实验证明,UNet++模型性能稳定,炸药震源初至波拾取准确率达到98%,可控震源初至波拾取准确率达到98%.此外,本方法与商业软件、U-net网络的初至拾取对比表明,UNet++优势明显,具有准确率高,抗噪能力强,性能稳定、高效等特点.
- 李薇薇龚仁彬周相广林霞米兰李宁王晓东肖高杰
- 关键词：初至波
