简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
简介:利用2010—2015年版《中国学术期刊影响因子年报(自然科学与工程技术)》提供的数据,对9种大气科学更名期刊的多项评价指标进行统计分析。结果表明:6年来9种期刊的多年平均复合影响因子(U-JIF)为1.285,复合总被引呈逐年增加的趋势,但是个别期刊的他引总引比还很低,且多数期刊的互引指数偏低;多数期刊的可被引文献量和论文发表总页数变化不大,但多数期刊的篇均长度、平均引文数、基金论文比呈逐年增加的趋势;多数期刊的Web即年下载率存在下降趋势,而总下载量变化不大;多数期刊建有自主网站,但普遍存在"重建设、轻维护"的问题,建议期刊编辑部应重视自主网站的建设和维护,下大力气办好"过刊浏览"和"预出版"栏目。
简介:随着自生自储型油气藏的重要性持续增强,产层岩石性质的评价变得比以往任何时间都更加重要。要尽可能地增加潜在的收益,就需要有综合性的页岩成藏层带描述方法,来识别产油气区域,这一点已经变得越越来越明显。描述超低渗透率页岩储层及其油气资源潜力的参数很多,包括有机质丰度、热成熟度、岩性非均质性和岩石脆性。岩石脆性是描述岩石地质力学性质的参数,在生产井的总体生产动态预测方面能够发挥重要的作用,而且通常是提高井产能的一个重要参数。因此,对于潜力区的优选、井位部署方案的设计以及水力增产处理有效性的提高,认识目标层段的力学性质都是最为根本的。从伊格尔福特组页岩(EagleFordShale)地震资料中提取的地质力学属性捕捉到了这套地层变化的力学性质,而后者又能够指示走向上的岩相变化。利用声波测井资料、岩心分析资料和三维地震资料,评价了伊格尔福特组页岩不同岩相单元之间的力学性质差异及其对井生产动态的影响。在储集岩相的识别对开发钻井是重大挑战的区域,利用3D地震资料对构造和岩相分布进行了成图。在本次研究中我们证实,在有效的增产处理和压降过程中支撑剂嵌入地层等问题是关注重点的区域,由三维地震资料反演得出的杨氏模量和密度是有效的描述参数,它们可用于识别岩相变化并对其成图,确定可以有效开展水力压裂的地层边界。最终所得的结果就是由脆性伊格尔福特组页岩中富含碳酸盐地层段的三维地震资料属性识别出的力学性质变化,以及根据这些变化预测出的可水力压裂储层的边界以及与支撑剂嵌入相关的井生产动态变化。对于在诸如伊格尔福特组页岩这些超低渗透率岩石中优选高产层段而言,力学性质的变化极为重要。我们相信,这种方法�