摘要：棉花是我国的重要经济作物,棉花产量预测有助于经济调控和调节种植模式,提高生产收益。目前,传统人工测产方法存在劳动强度大,测量精度底等问题。为解决这一问题,选用喷洒脱叶剂后的棉花图像为研究对象,并构建相关数据集,同时以单位面积中的棉花株数、棉铃数和单铃籽棉质量的计算公式和改进的YOLO v5算法模型为核心算法,设计基于Android移动端的棉花产量预测系统。通过选择手机拍照或选择调用相册两种方式获取图像信息,对目标图像进行数据分析处理,实现棉花的产量预测。以图像中棉花的检测框检测出棉花棉铃,根据不同的土壤类型,自动计算出每公顷的棉花产量,与实际产量对比显示,实际产量和预测产量的籽棉和皮棉平均误差为122.01 kg/hm^(2)和57.98 kg/hm^(2),且模型在手机端的精度较高,准确率P和召回率R为90.95%和73.16%,与原YOLO v5模型相比,提升19.58、16.84个百分点,在3种类型的手机上进行对比检测后,系统运行时间平稳,产量预测结果相差不大。结果表明,设计的棉花产量预测系统在田间测产结果和算法运行性能较为良好,可以为棉花产量的预测提供技术参考。

摘要：Logistic预测模型在能源预测领域有广泛的应用,但Logistic原模型的能源产量、储量等预测结果与实际值差异较大。其原因是在大多研究中将Logistic原模型中的“环境容量”和“种群内禀增长率”两个参数假设为常量,而实际上这两个参数是随时间变化的。本文通过将这两个常量参数函数化以改进模型。基于奇异摄动相关理论,使用匹配展开法设计了模型参数求解方法。以中国天然气历年的可采储量和产量数据进行实证研究,并与几种常用预测模型对比,验证改进模型的预测能力。结果表明,相较于Logistic原模型,改进后的模型明显地提高了预测精确度。最后运用改进的Logistic模型预测了我国2019-2036年的天然气产量,在2028年天然气产量达到峰值为3311.3亿立方米。

摘要：针对新疆北疆地区在玉米生产中存在的生产效率低下问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法的北疆春玉米产量预测方法。为改善麻雀搜索算法全局搜索能力弱的缺陷,加入Kent映射丰富初始种群的多样性,结合反向学习策略调整跟随者位置更新策略;为增强易麻雀搜索算法跳出局部极值点的能力,引入融合柯西变异和高斯变异的食物源机制。通过数值实验将改进后的麻雀搜索算法与4种相关算法对比,结果表明,改进后的麻雀搜索算法在收敛速度及精度上更具优势。将改进的麻雀搜索算法与径向基神经网络结合构建玉米产量预测模型,并设计仿真实验验证了模型的有效性。

摘要：2021年政府工作报告中提到“十四五”时期,继续保持粮食综合生产能力在13万亿斤以上,严守18亿亩耕地红线,实施高标准农田建设工程,确保种源安全。基于物联网大数据的小麦产量预估模型设计与实现,对小麦产量预测背景及意义进行了研究,并对小麦产量预估模型进行技术、经济及操作方面的可行性分析,运用数据可视化技术,对近五年小麦在不同环境下的产量进行直观展现,并据此分析出影响小麦产量的主要因素。同时采用LightGBM(简称:LGB)模型和XGBoost(简称:XGB)模型作为关键技术,构建小麦产量预估模型,将预估的小麦产量与实际产量进行比对,误差控制在5 kg之内,具有良好的预测效果。

摘要：近几年,我国深部煤层气开发取得重大突破,初期产量平均可达万方每天,但产量递减较快,排采制度有待优化。为保障深部煤层气长期稳定生产,提高最终可采储量,亟需开展合理排采制度优化设计研究。本研究以鄂尔多斯盆地东缘神府区块深部煤层气藏为例,根据区块19口井的历史拟合与预测结果,确定了深部煤层气井产能评价指标,分析各参数与产能评价指标之间的相关性,给出产能高、中、低三类井的识别图版;提出多目标排采制度优化设计方法,制定神府区块高、中、低产井的合理排采制度模板,并将三类井排采制度模板应用于新井。研究表明:第二年平均日产气量包含了气井短期和较长一段时间内产能的变化,可作为深部煤层气井产能评价指标。煤储层厚度、煤储层温度、原始煤储层压力、临界解吸压力、Langmuir压力、煤储层渗透率、供给半径、裂缝半长、煤粉伤害临界流速9个参数与第二年平均日产气量呈正相关关系,而孔隙压缩系数、裂缝应力敏感系数和煤粉渗透率伤害率3个参数与第二年平均日产气量呈负相关关系。根据临界解吸压力与渗透率参数交汇图可有效判别高、中、低产井;高、中、低产井分别具有各自的最优排采制度,排采速度不是越快越好,尤其低产井受煤粉影响十分显著,建议缓慢排采。研究成果可为神府区块深部煤层气新井井位优选、排采制度制定提供依据,为深部煤层气长期稳定高效开发奠定基础。

摘要：低渗凝析油气藏一般具有埋藏较深、高温、高压、低渗透、地露压差小和易反凝析等特点,使得开发难度较大。实践证明,气藏经过压裂改造后,取得了一定的效果,是有效的措施之一,但大多采用和一般的油气藏相同的压裂设计施工。文章在低渗凝析油气藏的相态特征分析的基础上,采用网格放大技术对人工裂缝进行处理,建立了低渗凝析油气藏压裂的数学模型,首次将COMPIV模型运用于低渗凝析油气藏压裂气井产能预测模拟,优化了压裂设计的几何参数,确定了影响压裂效果的最优裂缝的几何参数,这为低渗凝析油气藏压裂方案设计提供一些理论依据。

摘要：为了预测某裂缝性气藏在18年规划周期内的累计产量,建立了3种元模型,并结合数值模拟累计产量预测结果对各模型进行了验证和对比。估算了气藏的基本参数(孔隙度、渗透率及含水饱和度)并对气藏进行了数值模拟。将气藏内某井18年内的累计产量表示为各气藏参数的函数,采用储量计算经验函数排除了研究空间内的低潜力点,并基于最大熵准则选取25个高潜力点作为设计点。建立了二次模型、乘性模型和RBF模型3种元模型,基于各模型预测了25个设计点和7个试验点处的累计产量。预测结果表明:各模型均能比较准确地预测累计产量;RBF模型的累计产量预测准确性优于另外2种模型;与数值模拟方法相比,元建模方法的计算时间大幅缩短。

摘要：目前除较复杂的有限元法压后产能预测模型能够模拟变宽度裂缝外,其他模型都采用与实际不符的恒定缝宽假设,压后产能预测不准确。建立一种快速可靠地模拟变裂缝宽度的压后产能预测模型十分必要。基于压降叠加原理和直接边界元法建立了拟稳定状态下楔形垂直裂缝压裂井产量预测模型。该模型假设裂缝水平剖面为楔形,将裂缝视作若干线汇,耦合线汇在油藏中产生的压降以及裂缝中的流动压降,求解出了压裂井在拟稳定状态下的无因次产量。对比了楔形裂缝和支撑剂指数法模型的产量,在平均缝宽和其他条件一样的情况下,楔形裂缝模型的产量更高。使用该楔形裂缝模型可以快速计算不同缝宽和穿透比的压后产量,确定最优的裂缝宽度变化量和穿透比。结合支撑剂运移和沉降理论,优化的裂缝参数可使砂浓度变化量设计更具针对性。

摘要：知识图谱作为大数据语义链接的基石,结合油气勘探开发业务特点,通过知识图谱的构建提供压裂参数设计优化,提取知识和文档中的数据,生成压裂设计方案。知识图谱在单井产量预测中的研究及应用,提高了综合评价产量影响因素的全面性。该研究对辅助油气井勘探开发具有重要作用和现实意义。

摘要：传统页岩气井产量预测方法难以对储层参数、压裂参数与产量的关系做出有效分析,而机器学习方法具有解决这一问题的能力。提出了基于物理意义和随机组合的方法构建特征参数,并采用小批量梯度下降法(MBGD)作为训练函数,建立了针对页岩气井产量预测的改进人工神经网络预测模型。然后结合实例,利用改进后的人工神经网络模型对页岩气井产量进行预测,并通过计算均方误差(MSE)和修正决定系数(T)的值对模型的优劣程度和预测精度进行评价。结果表明,建立的改进神经网络模型预测产量结果与实际产量值吻合度较高,且相比传统的BP(误差反向传播算法)神经网络模型,在预测精度和稳定性方面具有明显优势。该模型能为页岩气储层压裂优化设计以及产能评价提供重要支持。