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刊名：石油地质与工程
发表时间：2017-02-01
摘要:
有机碳含量是评价页岩气储层资源量的重要参数之一,利用测井资料计算有机碳含量,克服了样本分析测试的离散性和有限性等.通过对测井资料筛选校正,优选出响应特征明显的测井曲线;综合岩心测试分析数据,建立了改进△lgR法、多元回归分析法、BP神经网络法三种定量计算有机碳含量的模型,分析了模型的优缺点与适用性.X地区研究表明,三种有机碳含量评价模型均能在一定程度上满足该地区有机碳含量评价的需要,其中,BP神经网络法计算精度最高,适用性较强;在缺乏分析测试数据条件下,则应选用改进△lgR法.
刊名：石油钻采工艺
发表时间：2013-06-01
摘要:
为研究水基绒囊钻井液当量静态密度随井深变化规律，以绒囊钻井液PVT实验数据为样本，建立了反映绒囊钻井液压力、温度和密度关系的BP神经网络。以BP神经网络为基础，建立与压力和温度相关的井深与绒囊钻井液井下静态当量密度预测模型。模型计算结果相比多元回归预测结果，与PVT实测数据相对误差更小，与磨80-C1井现场测定的0~2500 m钻井液静态当量密度结果更吻合。用建立的BP神经网络模型预测磨80-C1井所在的磨溪地区绒囊钻井液2500~6000 m的静态当量密度，发现绒囊钻井液随井深增加密度逐渐减小，表明绒囊未在高温高压下被压缩成连续相，随井深增加，温度使气囊膨胀作用比压力压缩作用更明显，间接证明了绒囊结构抗压缩能力强的同时，也表明温度加强了绒囊封堵作用。同时，BP神经网络应用于预测钻井液井下静态当量密度，为井下密度预测提供了一种新的数学处理方法。
刊名：河南农业科学
发表时间：2014-01-01
摘要:
为弥补感官审评法评定绿茶汤色品质的不足，研究了绿茶汤色品质感官评价的色差仪表征方法。采用色差仪获取茶汤的色度值，分别利用逐步回归法和主成分分析（PCA）法提取汤色特征变量，建立汤色特征变量与其感官审评分值之间的相关模型。结果表明，利用PCA方法提取特征变量的效果好于利用逐步回归法。基于主成分分析法提取的特征变量，分别建立特征变量与感官评分之间的PLS和BPANN模型对绿茶汤色品质进行预测，其准确度可靠，但BPANN模型性能好于PLS模型。用BPANN模型对预测集样本进行测试时，预测集中各样本的预测值与实测值间相关系数为0.816，预测均方根误差为2.505。可见，利用色差仪结合BPANN方法能有效表征绿茶汤色品质。
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