导读:本文包含了波阻抗论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:阻抗,敏感性,流电,卷积,分频,神经网络,声波。
波阻抗论文文献综述
叶睿恺,吴浩,董星星[1]（2019）在《基于测量波阻抗的同杆双回输电线路故障识别》一文中研究指出为提高行波保护在同杆双回输电线路上的灵敏性与可靠性,提出一种基于S变换的测量波阻抗比率制动故障识别算法.利用S变换获取母线电压与线路电流的初始行波相量,据此计算线路测量波阻抗,给出和波阻抗与差波阻抗概念,引入综合和波阻抗和综合差波阻抗.理论分析表明:当发生区内故障时,综合和波阻抗小于综合差波阻抗;当发生区外故障时,综合和波阻抗远大于综合差波阻抗.引入比率制动系数,将综合和波阻抗作为制动量,综合差波阻抗作为动作量,建立比率制动保护判据进行区内、外故障识别.大量仿真结果表明,该算法判据简单,性能可靠,动作灵敏、迅速,基本不受故障初始角、故障类型、过渡电阻、噪声干扰等因素影响.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年12期）
孟德林,邱维蓉,汪玲玲,吴帮玉,刘乃豪[2]（2019）在《基于残差网络的波阻抗反演》一文中研究指出卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习输入与输出之间的复杂映射关系,而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式,因此CNN可用来从地震数据直接预测波阻抗。本文针对CNN的卷积核大时会丢失局部特征,卷积核小时需要很多层而深度模型容易出现梯度消散的问题,提出了一种基于卷积神经网络的残差网络(Residual Learning Networks,ResNet)结构用于波阻抗反演。该网络在一维卷积神经网络中引入了残差学习模块(ResNet Block)和批归一化(Batch Normalization,BN),可防止出现梯度消散的情况,并提高训练速度和网络的泛化能力。本文用具有较复杂地层结构的Marmousi模型合成数据对方法做了测试,结果表明相较于直接基于CNN的波阻抗反演方法,本文方法可以更精细的刻画局部特征,从而得到精度更高的波阻抗。(本文来源于《中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集》期刊2019-09-09）
李晨磊,蒋将[3]（2019）在《波阻抗反演技术在溱潼凹陷南部储层预测中的应用》一文中研究指出由于各地区的地质沉积环境不同,储层所反映的地球物理特征有较大的差异,通过对井资料的统计分析,寻找符合研究区的储层地球物理特征,为制定更加合理的地震反演提供依据,地震反演主要包括:层位标定及层位解释、子波的提取、模型建立、及主要参数的选取等。通过波阻抗反演技术的研究,能够有效预测优势储层的位置,为下一步的勘探开发提供参考基础。(本文来源于《中国锰业》期刊2019年04期）
冉喜阳,周怀来,张益明,李雷豪,杨吉鑫[4]（2019）在《一种基于稀疏窗S变换的分频-重构波阻抗反演方法》一文中研究指出常规波阻抗反演一般使用全频带迭后数据进行反演,大多数反演结果受地震波主频控制,数据中有效频带的高频与低频部分的潜力没有得到充分利用,很难达到理想效果。本文提出了一种基于稀疏窗S变换的分频-重构波阻抗反演方法,首先对窗参数进行基于振幅谱的稀疏优化,根据不同信号的振幅谱作不同适应性窗参数优化,然后利用稀疏窗S变换对井数据进行处理,最后将分频井曲线反演与分频地震反演方法相结合,建立新的分频-重构波阻抗反演流程。模型试算、方法验证及实例应用表明,基于稀疏窗S变换的时频分析方法具有高分辨率和能量聚集的特性,分频-重构波阻抗反演结果与井吻合度更高,能够有效提高对断层及薄层的识别精度,具有良好的应用潜力。(本文来源于《中国海上油气》期刊2019年04期）
赵启生,褚洪伟,尹聪[5]（2019）在《基于褶积模型的波阻抗反演技术在煤炭资源储量管理中的应用》一文中研究指出依靠施工地质钻孔获得煤厚信息的方式将给企业带来很大的经济压力,为准确掌握煤层厚度变化情况,安居煤矿地质技术人员通过运用基于褶积模型的波阻抗反演技术对原叁维地震勘探资料进行充分利用,获取了相对准确的煤厚资料,从而相对准确地估算出矿井资源储量,为矿井及采区煤炭资源储量管理提供了可靠的基础数据依据。(本文来源于《山东煤炭科技》期刊2019年07期）
冯清源[6]（2019）在《弹性波阻抗公式精度及参数敏感性分析》一文中研究指出从表达形式、理论基础、假设条件出发,系统地介绍了7种纵波弹性阻抗的概念,比较了各弹性阻抗对4类AVO砂岩模型的近似精度,并分析各表达式对背景参数变化的敏感程度。研究结果表明,Verwest弹性波阻抗精度最高,尤其当入射角较大时,且与背景参数无关,稳定性好。(本文来源于《能源与环保》期刊2019年05期）
李岩,龚雁峰,姜斌[7]（2019）在《基于波阻抗的多端直流电网快速保护方案》一文中研究指出针对含限流电抗器的多端直流电网,提出了一种基于单侧波阻抗的快速保护方案。首先分析了感性终端条件下不同故障区域的波阻抗特性,然后通过引入电压启动判据,提出了基于本地波阻抗的故障区间识别判据。该文采用梯度算法快速提取电压和电流行波,并计算波阻抗值。与传统的行波保护相比,该算法提高了保护在高阻故障下的灵敏度,并且仅由本地电气量构成,能够满足保护速动性的要求。最后,基于PSCAD仿真平台搭架四端直流电网,大量仿真结果证明了所提算法的有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2019年07期）
张云普,杜志清[8]（2019）在《大庆油田 自主研发地震反演软件打破国外垄断》一文中研究指出4月16日，记者在大庆油田勘探开发研究院地震处理解释中心了解到，由大庆油田自主研发的薄互层波阻抗Z反演技术，在确定性、分辨率两方面均大大优于国内外当前现有技术。这一技术的推出，打破了欧美国家在国内地震解释领域近30年的技术垄断，并在薄互层储层地(本文来源于《中国石油报》期刊2019-04-26）
高放,刘东甲,常新敏,卢志堂[9]（2019）在《不均匀饱和土中变波阻抗桩的纵向振动特性》一文中研究指出为揭示饱和土中桩的纵向振动特性,文章建立了不均匀饱和土中变波阻抗桩的纵向振动模型。利用Laplace变换,得到了土层平面应变模型下对桩身的动力阻抗,并求得了桩身任意段的动力响应;利用传递矩阵,给出了桩顶复刚度的解析表达式;阐明了单相土模型的不足,并分析了桩身缺陷及饱和土渗透性对桩动力特性的影响。结果表明:采用单相土模型会低估桩顶低频段的动刚度,对动阻尼影响较小,一定程度上说明了土体模型对分析桩动力特性的重要性;桩身存在缺陷会使桩顶的动刚度明显减小,动阻尼增大;饱和土渗透性变差会有效增大缺陷桩的动刚度,减小桩的共振频率,并减缓动阻尼随频率变化的增长速率。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
余为维,冯磊,杜艳艳[10]（2019）在《基于特征曲线重构的波阻抗反演在复杂储层预测中的应用》一文中研究指出在目前储层预测方法中,基于测井约束的波阻抗反演作为一项关键技术,应用效果较为良好。对于其反演效果的优劣,声波测井资料品质具有显着影响。当声波特征曲线对有效储层与围岩差异的敏感性较低时,常规测井约束反演的结果对储层刻画能力会有所不足,而测井特征曲线重构技术则可以有效改善储层预测效果,提高砂体边界刻画的精度。在研究区实际地质特征分析的基础上,依据现有地震、测井资料,并结合储层预测需要,从声波测井资料的特点出发,在相关性分析基础上,将自然伽马、自然电位、电阻率等不同特征曲线按不同权重与声波资料融合,构建出重构特征曲线。最终在重构声波曲线基础上,通过测井约束波阻抗反演来表征储层。实际应用结果表明砂、泥岩得到良好区分,储层描述明显改善,为后续生产开发提供了有效指导。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年04期）
波阻抗论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习输入与输出之间的复杂映射关系,而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式,因此CNN可用来从地震数据直接预测波阻抗。本文针对CNN的卷积核大时会丢失局部特征,卷积核小时需要很多层而深度模型容易出现梯度消散的问题,提出了一种基于卷积神经网络的残差网络(Residual Learning Networks,ResNet)结构用于波阻抗反演。该网络在一维卷积神经网络中引入了残差学习模块(ResNet Block)和批归一化(Batch Normalization,BN),可防止出现梯度消散的情况,并提高训练速度和网络的泛化能力。本文用具有较复杂地层结构的Marmousi模型合成数据对方法做了测试,结果表明相较于直接基于CNN的波阻抗反演方法,本文方法可以更精细的刻画局部特征,从而得到精度更高的波阻抗。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
波阻抗论文参考文献
[1].叶睿恺,吴浩,董星星.基于测量波阻抗的同杆双回输电线路故障识别[J].浙江大学学报(工学版).2019
[2].孟德林,邱维蓉,汪玲玲,吴帮玉,刘乃豪.基于残差网络的波阻抗反演[C].中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集.2019
[3].李晨磊,蒋将.波阻抗反演技术在溱潼凹陷南部储层预测中的应用[J].中国锰业.2019
[4].冉喜阳,周怀来,张益明,李雷豪,杨吉鑫.一种基于稀疏窗S变换的分频-重构波阻抗反演方法[J].中国海上油气.2019
[5].赵启生,褚洪伟,尹聪.基于褶积模型的波阻抗反演技术在煤炭资源储量管理中的应用[J].山东煤炭科技.2019
[6].冯清源.弹性波阻抗公式精度及参数敏感性分析[J].能源与环保.2019
[7].李岩,龚雁峰,姜斌.基于波阻抗的多端直流电网快速保护方案[J].电网技术.2019
[8].张云普,杜志清.大庆油田自主研发地震反演软件打破国外垄断[N].中国石油报.2019
[9].高放,刘东甲,常新敏,卢志堂.不均匀饱和土中变波阻抗桩的纵向振动特性[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[10].余为维,冯磊,杜艳艳.基于特征曲线重构的波阻抗反演在复杂储层预测中的应用[J].科学技术与工程.2019
论文知识图
