摘要：地应力是油气藏全生命周期中井壁稳定分析、水力压裂设计、地层出砂预防、套损预测防治和油气开采措施制定的重要基础参数.针对缺乏三维地震资料情况下的三维地应力场预测问题,以工区已钻井地应力测井解释结果为基础,建立了一种基于物理约束的分布式神经网络三维地应力预测模型.首先,采用测井解释方法获得工区已钻井地应力单井剖面,并通过Kriging插值构建三维地质模型;其次,将测井数据和三维地质模型的三维空间坐标喂入3个并行的全连接神经网络,引入地应力物理约束条件,提出了数据和物理双约束的条件,进而通过三维空间坐标实现三维地应力场的预测;再次,优选了数据和物理双约束的权重参数,与人工神经网络、支持向量回归、随机森林等三种机器学习模型以及克里金插值模型进行了对比;最后,评价了不同机器学习模型预测地应力的效果.研究结果表明:(1)研究区域的地应力满足潜在正断层应力状态,即垂向地应力>最大水平地应力>最小水平地应力;(2)数据和物理双约束权重参数取值对预测结果有显著影响,当权重参数λ=0.2时,三维地应力预测效果最优;(3)与人工神经网络、支持向量回归、随机森林、克里金插值等模型相比,本文模型预测得到的地层三维地应力和孔隙压力更准确,在工区内测试集预测得到的垂向地应力、最大水平地应力、最小水平地应力和地层孔隙压力的最大相对误差分别为0.63%、7.59%、7.16%、3.21%,而且,本文模型能够更加准确捕捉地应力梯度的三维变化特征,水平井段地应力和地层孔隙压力参数的正态分布特征明显.结论认为,物理约束的分布式神经网络模型能有效融合地形构造与地应力之间的联系,提高三维地应力预测的准确性和可解释性,为油田三维地应力场的预测提供了一种新的思路.

摘要：水平地应力是井壁稳定分析和水力压裂改造的关键基础参数,但深部地层地质环境复杂且隐蔽,使得水平地应力的准确快速预测难度较大。考虑到传统测井解释和神经网络模型难以描述测井数据与地应力之间的空间相关性,提出采用一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的水平地应力预测方法;以四川盆地CL气田两口直井为例,将两口直井分别作为训练井和测试井,通过训练井建立测井参数与地应力之间的非线性映射关系,实现对测试井水平地应力的预测;结合测井参数相关性和实际地质含义,分析了不同测井参数组合模式下水平地应力的预测效果。研究结果表明:(1)对比测井解释和岩心差应变测试结果发现,垂向地应力测井解释误差为0.39%,最大水平地应力测井解释误差为0.18%~0.64%,最小水平地应力测井解释误差为0.29%,说明测井解释与实际地应力吻合较好;(2)工区地应力大小排序为垂向地应力>最大水平地应力>最小水平地应力,属于潜在正断层应力状态;(3)水平地应力与垂深、密度和自然伽马呈较强的正相关关系,与纵波时差、井径、补偿中子和横波时差呈负相关关系;(4)不同的测井参数组合对水平地应力的预测效果不同,其中最优的测井参数组合为垂深、井径、密度、补偿中子、自然伽马、纵波时差;(5)通过正交设计实验,确定了最优超参数取值方案,其预测得到的最大和最小水平地应力平均绝对百分比误差分别为0.48‰和0.50‰。结论认为,BiLSTM模型能够有效捕捉测井参数随深度的变化趋势和测井参数的前后关联信息,可以实现水平地应力的精准预测。

摘要：近期中石化、中石油相继在四川盆地侏罗系湖相页岩中取得了油气勘探突破,泰页1井、平安1井、龙安1井均在页岩段获得工业油气流,进一步展示了湖相页岩的油气勘探开发潜力。四川盆地湖相页岩是我国页岩油气勘探的重点方向,但页岩水平井井壁失稳风险较高,容易发生井壁坍塌、卡钻和埋钻事故,严重制约了水平井钻井提速提效和安全钻井。为了厘清湖相页岩的井壁稳定机理,以四川盆地侏罗系大安寨段湖相页岩为研究对象,系统开展了页岩矿物组成、微观结构、理化性能、岩石力学等测试分析,建立了钻井液安全密度窗口评价模型,分析了大安寨段页岩地层的井壁稳定性,并在N2H井验证了井壁稳定机理和钻井液安全密度窗口评价结果的准确性。研究结果表明:①大安寨段湖相页岩主要是应力集中过高、强度各向异性及钻井液穿透进入弱面造成的力学失稳,需要重视钻井液物理封堵性能;②直井和小角度定向井稳定性最好,井斜角超过45°后坍塌压力急剧增加;③沿最大水平地应力的水平井坍塌压力低、破裂压力高,井壁稳定性好,但不利于压裂;④沿最小水平地应力的水平井坍塌压力高、破裂压力低,井壁稳定性差,但有利于压裂。结论认为,N2H井安全密度窗口下限和上限分别为1.91~1.98 g/cm^(3)(均值为1.94 g/cm^(3))、2.37~2.55 g/cm^(3)(均值为2.45 g/cm^(3)),推荐油基钻井液密度介于2.05~2.30 g/cm^(3),预测结果与实钻情况吻合较好;该研究成果可以为大安寨段湖相页岩水平井井壁失稳防治、水平井钻井设计和施工提供有效的指导。

摘要：针对实际工程中不确定性因素与产品质量特性之间不具有显式函数关系的稳健优化问题时,代理模型的精度成为关键。本文提出一种基于支持向量机代理模型和粒子群算法的稳健优化方法,采用拉丁超立方试验设计采样布点,优化问题的目标性能函数、约束函数的均值和标准差由具有自动参数优化的支持向量机模型替代,采用粒子群优化算法对稳健优化模型进行求解。以典型的两杆结构优化为例,结果表明支持向量机代理模型的综合性能比常用的响应面、BP神经网络和Kriging模型更优越,稳健优化结果比较理想,为复杂产品的不确定性设计优化提供了一种新的思路。

摘要：航空机载设备的可靠性决定飞行器的稳定安全性能,其结构的优化设计是一个重要研究课题。建立了航空电子设备安装架的有限元动力学分析模型,根据正交试验设计方法选取设计参数样本空间,利用计算模态分析方法获得了每个样本的性能参数,采用神经网络和遗传算法相结合的优化方法,数值求解了优化命题。结果表明,优化后的结构具有更佳的动力学性能、质量更轻,验证了该优化方法的高效性、可行性。

摘要：目的探讨面部恶性肿瘤术后缺损的不同皮瓣修复方法及效果。方法通过术前设计,术中冰冻指导,进行肿瘤根治性切除39例面部恶性肿瘤,根据病灶的部位和范围,扩大切除后分别应用"风筝"皮下蒂皮瓣、"A-T"皮瓣、旋转皮瓣、改良菱形皮瓣等方法修复创面。结果39例全部行肿瘤根治性切除随意皮瓣修复,伤口Ⅰ期愈合。随访6个月至4年,均未见复发,颜面部外观满意。结论面部恶性肿瘤根治性切除,并根据不同情况选用不同皮瓣修复创面,可取得较满意的外形及预后。

摘要：钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要。对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化。结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。