简介:为了识别三维地震数据和生产测井数据之间的非线性关系和映射,开发出了的一种综合方法。该方法在一个在产油田得到了应用。它采用了诸如地质统计和传统的模式识别等常规技术,并结合现代的软计算(softcomputing)技术(神经计算学、模糊逻辑学、遗传计算学和概率推理学等)。我们的一个重要研究目的,是在三维地震数据和现有的生产测井数据的基础上,利用聚类(clustering)技术确定最佳的新井井位。采用三种方法进行分类:(1)k-平均聚类;(2)模糊c-平均聚类;(3)识别相似数据体的神经网络聚类。在井筒周围可以识别聚类组(duster)与生产测井数据的关系,所得结果用于在远离并筒方向上重建和外插生产测井数据。这种先进的三维地震和测井数据分析与解释技术可用于:(1)确定生产数据和地震数据之间的映射;(2)在多属性分析的基础上预测油藏连续性;(3)预测产层;(4)优化井位。
简介:摘要:随着人工智能技术的快速发展及其在各行各业的广泛应用,电力系统的智能监控与优化已成为提升电网运行效率和可靠性的关键途径。本文首先回顾了电力系统的发展背景和智能监控的必要性,随后详细介绍了人工智能技术在电力系统中的应用,包括数据采集、处理和分析,以及故障预测和优化调度等方面。通过使用机器学习和深度学习算法,电力系统可以实现更精准的负荷预测、故障快速定位、自动化调度等功能,显著提高电网的运行效率和稳定性。本文还分析了目前人工智能在电力系统中应用的挑战,包括数据安全、模型准确性及算法的实时性等,并对未来发展趋势进行了展望。研究表明,随着人工智能技术的不断成熟,其在电力系统中的应用将更加广泛和深入,对电力行业的发展产生深远影响。