DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结束语 校园扫码签到平台采用MVC模式，使用SSM框架开发。服务器端实现管理班级、课程、用户、安排教学任务等功能；移动端绑定师、生信息，实现扫码签到、签到统计、随机抽查等功能。经应用测试，该平台能够满足高校课堂考勤需求。和目前已有相似的系统或平台相比，该扫码签到平台通过制定相应信息编辑规则、时效二维码以及第三方微信平台登录等手段，较大程度避免了代签问题；使用Ajax异步访问，提高了扫码签到的效率；使用微信对接和扫一扫，无须再购买硬件和下载软件，只需关注微信公众号扫码签到，提高签到平台的开发、维护效率和课堂签到、统计的时效性和便捷性；使用Layui技术和全局异常处理机制，提升用户体验。后续将定位引入平台，并将平台融合学生课堂表现，增加预警机制。该平台基于微信公众号，使用便捷、可靠，是未来高校考勤的主要手段之一，值得期待。
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user: 摘要 针对焊接车间焊接机器人品类繁杂，设备管理水平低下的问题，在Grieves教授提出的数字孪生这一理论背景下，通过构建数字孪生系统将物理世界与信息世界进行融合与交互来解决上述问题。本文通过实现焊接机器人物理实体的关键要素信息化建模、基于OPC UA的焊接机器人生产过程数据采集以及机器人物理实体与孪生模型之间的交互和实时映射这三部分关键技术，完成对数字孪生系统的框架构建。最后，基于实际焊接机器人的生产过程实现了单元级数字孪生系统，验证了方法的可行性和准确性。为焊接车间构建复杂系统级数字孪生系统奠定了基础，也为焊接车间向数字化、智能化、现代化方向迈进提供了方案。
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user: 1. 引言 随着信息技术的迅速发展，“工业4.0”以及“工业互联网”等概念的提出，标志着以智能制造为目标的第四次工业革命已经来临 [ 1 ]。智能制造的核心目标是通过精确的过程状态跟踪和完整的实时数据获取来监控产品生产过程，进而实现物理世界与信息世界的互联互通 [ 2 ] [ 3 ]。智能制造的重点和难点是复杂设备的数字化和智能化 [ 4 ]。近年来焊接车间的数字化系统得到了较大的发展，同时也存在了一系列问题。例如，车间的焊接机器人种类较多，在构建数字化系统时需要针对不同设备单独研发设备的接入方法，而且维护需要分别进行，耗费了大量的时间和人力成本；同时对于一些老旧的设备其本身无法接入数字化系统。本文通过使用OPC统一架构，实现了不同设备统一接入数字化系统，从而完成了焊接机器人的数字孪生系统的构建。
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user: 2. 焊接机器人数字孪生系统架构 数字孪生系统根据物理实体的复杂程度对应的可分为三个等级：单元级数字孪生系统，系统级数字孪生系统，复杂系统级数字孪生系统 [ 5 ]。本文针对单个焊接机器人构建单元级数字孪生系统——焊接机器人数字孪生系统(如图1所示)。此单元级系统作为焊接车间复杂级系统的基本单元，具备数字孪生系统的全部模块，即物理实体层模块、孪生模型层模块以及功能应用层模块。 物理实体层作为焊接机器人数字孪生系统的基础，主要包括生产设备实体、数据采集与传输功能部件实体和操作人员实体三部分。其中，生产设备实体主要包括焊接机器人、机器人电气控制柜、滑轨式运载龙门以及产品工件等实体；数据采集与传输功能部件实体主要包括工控机、球形摄像头、可编程逻辑控制器(PLC)以及路由器等网关设备和无线大屏等展示设备；操作人员实体则为设备操作管理人员。三部分实体相互结合，实现了对工件产品的焊接以及机器人在工件焊接加工过程中的数据采集和应用。 孪生模型层作为焊接机器人数字孪生系统的核心，主要由数字模型和孪生数据构成。数字模型是对焊接机器人焊接生产过程的实体映射，真实反映了生产过程中机器人和工件等物理实体的位置、行为和状态特征。孪生数据是指由焊接生产活动中机器人等物理实体产生的数据以及由功能应用层反馈到数字模型后产生的融合衍生数据。此两部分结合而成的孪生模型是对焊接机器人焊接过程的数字化构建，通过构建的虚拟数字空间完成对物理空间焊接机器人生产活动的再现，在虚拟空间的模型对生产活动的模拟和迭代优化，进而对物理空间生产活动再决策 [ 6 ]。 功能应用层作为焊接机器人数字孪生系统的服务，根据物理实体层和孪生模型层的虚实交互以及数据采集到的孪生数据，提供对生产过程的监控、优化以及物理实体层设备的维护等服务。 图1. 焊接机器人数字孪生系统架构
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user: 3. 焊接机器人焊接过程数字孪生建模 在一个焊接流程中，主要涉及到的生产要素有焊接机器人设备、操作人员、焊接工件等，因此对焊接机器人数字孪生模型定义为：M DT = (DT RB ， DT OPER ， DT WORK )。式中M DT 为焊接机器人数字孪生模型通用参考架构，DT RB 为焊接机器人设备数字孪生模型，DT OPER 为操作人员数字孪生模型，DT WORK 为焊接工件数字孪生模型。 3.1. 焊接机器人设备 焊接机器人设备在生产活动中，具有行为动作，因此在构建其孪生模型时首先要根据物理实体进行真实映射，确保其空间尺寸以及动作行为与物理实体的一致性。同时，建立的模型还应具有实时获取实体数据的功能，为此需要实现孪生模型的虚实通信机制。最后，孪生模型还应该具有运动控制，信号处理等功能，此部分通过虚拟服务实现。故焊接机器人设备数字孪生模型定义为：DT RB = (RB MODEL ， RB INTERFACE ， RB SERVICE )。式中RB MODEL 为物理实体三维模型，RB INTERFACE 为虚实通信接口，RB SERVICE 为虚拟服务。 3.2. 操作人员 操作人员孪生模型主要涉及人员的位置以及动作，利用生产监控服务实时定位人员空间位置以及动作，并实时更新人员数据。模型定义如下：DT OPER = (OP MODEL ， OP INTERFACE ， OP SERVICE )。式中OP MODEL 为人员三维模型，OP INTERFACE 为人员位置/动作数据接口，OP SERVICE 为生产监控服务。 3.3. 焊接工件 在整个焊接工艺中，针对不同工位，有不同的焊接工件，其几何形态各异，同时在一个完整的焊接流程中，一个工件还伴随着产品编号，订单号等信息。通过信息数据接口将此类数据存储于模型的虚拟标签中。最后还需要定义其焊缝的演变服务，根据其提供的数据，确定工件的完成情况。因此，焊接工件孪生模型定义为：DT WORK = (WO MODEL ， WO INTERFACE ， WO SERVICE )。式中WO MODEL 为焊接工件的三维模型，WO INTERFACE 为信息数据接口，WO SERVICE 为焊缝演变服务。
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user: 4. 焊接机器人生产过程实时数据获取 4.1. 数据通信网络架构 整个网络通信架构的物理层包括以焊接机器人，PLC，工控机，传感器，以及电缆线，网线等设备。数据链路层则使用以太网协议，满足数据传输速率快与数据流量大的要求。网络层与传输层使用的是TCP/IP协议。OPC UA作为客户端服务器模式下工业自动化软件开发统一标准，其具有支持复杂数据内置、跨平台操作，提供统一的地址空间和服务等优点 [ 7 ]。所以，使用OPC UA协议作为应用层的数据协议，将自动采集的数据已一定的格式传输给客户端，实现OPC UA Server与OPC UA Client的数据传输。数据通信网络架构如图2所示。 图2. 数据通信网络架构 4.2. 数据的模型构建和获取 由数据通信网络架构可得知全部的底层实体数据都通过OPC UA服务器获取，而为了更便捷的获取各个底层设备的数据，需要在服务器上对采集的设备实行模型的构建。由于焊接车间的设备实体众多，且可能存在多个同一类型的设备，因此本文建议采用对象–节点的方式进行建模。一个设备即为一个对象，称为Groups。其下分成多个Group，每个Group中存放着一组Item，每个Item即为一个节点，每个节点都有一个唯一的地址。其格式为：ns= ； = 。其中namespace index为命名空间索引，即此节点所在分组的顺序。type为节点地址的类型，一般为字符s，表示由UTF-8编码字符组成的字符串地址。value为具体的地址数值。通过对象以及节点的地址便可访问数据源的数据。本文以焊接机器人的数据采集模型构建为例，通过对象–节点方法在服务器端构建了模型，如  图3所示。其部分地址定义如  图4所示。 数据的获取首先需要实现工控机与OPC UA服务器建立连接。通过使用以太网将服务器连接到交换机上，进而连接到工控机上。同时根据服务器的IP地址将工控机的IP设置到与服务器同一网段。然后在数字孪生系统的通信模块中，通过获取本机IP与服务器的URL进行连接。当连接建立以后通过服务器句柄以及客户端句柄两个参数确定服务器对象以及客户端对象。最后通过服务器的节点地址获取数据。为了实现实时的获取数据，在数字孪生系统中通过使用订阅的方式来触发读取数据的事件。每当订阅的数据节点发生变化时，将触发读取事件，然后调用读取函数，将对应地址的数据节点数据再次读取。 图3. 对象–节点式数据模型构建 图4. 部分数据节点地址定义
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user: 5. 生产过程实时映射 要构建数字孪生系统，除以上两部分外，还需要在数字空间中完成孪生模型对物理实体的映射。通过虚实交互以达到系统的以虚控实功能。本文研究中可将映射与交互概括为3部分： 1) 设备 本文中的设备主要指焊接机器人，通过对机器人的运动轨迹，位置信息，动作类型以及状态信息进行映射。其映射主要通过机器人实体的驱动信号和驱动数据完成。包括机器人的运动驱动数据，例如机器人的转轴值，运动的轨迹值等。此外还有动作驱动信号，如机器人的开关信号，这类信号通过虚拟服务对实体的高低电平信号进行捕获。 2) 操作人员 对操作人员的身份信息、空间位置以及操作动作等进行映射，实现对人员的数字可视化管理。 3) 焊接工件 工件贯穿整个生产过程，对其生产过程的实时映射，展现了工件的完整演化过程。在数字空间中通过对工件的工艺数据，焊缝数据，焊接质量数据等进行映射，同时对大量的工件数据进行统计与分析。 映射与交互的关键是要实现数据流的流转。为了实现这一功能，在孪生层与应用层之间使用了WebService技术。孪生层将来自物理层的数据通过WebService接口以实体对象的方式进行传输。应用层通过调用接口，获得一个设备实体对象，再通过调用对象的属性便得到数据。应用层获得了数据后，通过数据驱动决策，再次将决策命令以数据的形式通过接口反馈到孪生模型。孪生模型将反馈的数据通过自动化接口Write方法写入到物理实体设备。
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user: 6. 实例与验证 以某焊接车间的焊接机器人焊接生产过程为案例，为其在数字空间构建孪生数据。车间的焊接配套设备为德国克鲁斯焊接设备，包括焊接主体机器人、焊接龙门、电机驱动式工件承载底座。该套焊接设备通过总线的方式将所有设备控制器整合于电气控制柜中，通过以太网将工控机与电气柜进行连接。整个电气柜中涉及到克鲁斯自主研发的QINEO控制器(URL为：opc.tcp://169.254.1.99:48010)，一个西门子s7-1500 (IP为169.254.1.15)和一个s7-1200 (IP为169.254.1.12) PLC。使用KEPServerEX作为OPC UA服务器，在其中通过对象–节点方法，针对各个设备分别创建数据节点模型，该节点模型通过地址寻址访问底层设备数据。同时使用C#语言开发目视化系统作为OPC UA客户端，该客户端通过OPC自动化接口实现与服务器建立连接和通讯。在该客户端中按照服务器节点添加数据项，通过数据项接收读取到的数据进而实现对焊接机器人设备的状态信息的监控、焊接过程的实时参数展示、设备的生产信息管理以及错误信息管理和预警。本系统通过使用OPC UA快速的完成了三个不同类型控制器的接入与数据交互。将三个不同控制器的数据共同展现在可视化界面。在可视化界面，通过历史数据的趋势清晰的反映了5小时内生产的能耗以及相应的电流电压数值变化，直观了解设备的工作效率。同时，可视化系统记录了所有的报警信息，错误信息，并对于焊接的合格状态进行了统计，通过计算得出了合格率，便于工厂的生产管理做深入分析。焊接机器人具体工位物理模型如图5所示。数据可视化系统如图6所示。
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user: 7. 结束语 针对焊接机器人数字孪生系统的构建进行了研究，提出了焊接机器人数字孪生系统的架构。并以此架构为基础通过实际的系统构建验证了架构的可行性。即在虚拟空间中构建实体的3D模型和数据模型，同时使用OPC UA技术完成物理层实体数据源的数据读写，将获取到的数据映射到数据实体模型上。通过孪生数据的映射，为整个数字孪生系统的构建提供了核心支撑。所使用的OPC UA技术完成异构设备的数据采集有效地解决了焊接车间设备之间信息孤立的问题，对构建数字化、智能化、信息化的现代先进焊接车间具有重要意义。 图5. 40吨焊接机器人工位模型 图6. 数据可视化系统
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user: 摘要 半月板损伤普遍存在于年轻人群中，常规治疗手段是半月板切除术，这容易带来骨关节炎等副作用。组织粘合剂被视为治疗半月板损伤的新型治疗方法，但是可能作为组织粘合剂的生物质材料有很多，影响组织粘合剂作用的参数也多种多样，这在一定程度下降低了新型材料的研发速度。骨骼芯片技术是在体外搭建一个适合组织分化的微环境，它能够有效地辅助药物研发。机器学习作为获取数据信息的重要手段之一，在许多方面都体现出了研究潜力，本文从几个重要算法出发，研究了机器学习在组织粘合剂筛选方面的可行性。我们试图寻找一种方法，它能够将从体外模型中获得的数据信息的背后价值挖掘出来，这对半月板骨骼芯片中药物安全的评价是有意义的。
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user: 1. 引言 半月板损伤是关节损伤的常见原因，通常是由于外伤，退行性关节炎或长期过量运动所导致，这是一种普遍存在于年轻人群中的骨关节疾病 [ 1 ]。半月板是膝关节的重要组成部分，负责膝关节的稳定，载荷传递和润滑 [ 2 ]。半月板位于股骨和胫骨中间，分为内侧半月板和外侧半月板，内、外侧半月板的前端与膝横韧带相连，呈半环形，外周较厚，内缘较薄，横截面呈三角形。半月板的自我修复能力较差，损伤后，除部分边缘位置的损伤可以自行修复外，其他部分均无法自行修复。组织工程的出现为实现半月板的组织修复提供了可能，例如一些新兴的强力组织粘合剂。需要注意的是，组织粘合剂的机械性能和毒性都是对他们是否能应用在临床修复半月板损伤的重要考量，这也逐渐成为未来很长一段时间的研究重点 [ 3 ]。 医用组织粘合剂是指能够在体内聚合，使组织间或组织与非组织间能够快速粘合，并能够起到一定的止血和密封作用的医用材料。半月板是软骨组织，软组织粘合剂是医用组织粘合剂的一大类别，按其用途又可以分为天然粘合剂，半合成粘合剂，合成粘合剂三种。由于化学材料往往存在弹性较差，异物反应，和潜在的化学毒性，因此，在粘合剂方面，从天然的生物组织中提取出的生物质材料显示出了更好的应用前景 [ 4 ]。理想的组织粘合剂需要满足很多条件，其中包括：1) 安全、无毒、无菌、具有良好的生物相容性；2) 在生理条件下能够快速地粘合组织，粘合强度高，粘合持久性好；3) 不会妨碍人体组织的自身愈合，具有一定的止血和促进组织再生功能，并且能够抑制细菌感染；4) 具有生物可降解性，降解产物无毒副作用，不致癌，致畸，致突变；5) 使用方便，原料易得，易于储存 [ 4 ] [ 5 ]。 对于一个新型组织粘合剂是否能投入临床使用往往需要进行大量的生物实验和表征分析，由于其医学实验成本高昂，且相对于心血管，癌症等疾病的医疗紧迫度低，导致了满足理想条件的组织粘合剂迟迟未能被发现。近年来，片上器官系统被证明是研究人体新陈代谢，预测组织中的药物毒性，研究新型的组织工程方法等用途的有效工具之一。随着骨骼芯片技术的发展，利用骨骼芯片技术研究组织粘合剂的安全性显示出了巨大的研究潜力 [ 6 ]。基于此，本文提出了一种理论模型用来分析预测组织粘合剂的安全性，为医用组织粘合剂的分类筛选提供了一个可行性方案，该方案利用骨骼芯片技术搭建一个半月板的体外微环境，在体外培养的细胞组织中注入待分析的新型的组织粘合剂，收集必要的实验数据，将其输入到训练好的机器学习模型中进行分类预测，达到筛选的目的。
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user: 2. 方法 2.1. 体外微环境的搭建 器官芯片技术是基于微流控技术发展起来的一种芯片仿真人体器官系统，其基本原理简单来说就是模拟生物内部环境搭建器官的体外模型，用于药物筛选，药物毒理实验等 [ 7 ]。骨器官芯片基本原理和器官芯片类似，主要目的是利用组织工程概念、微流控技术、生物材料科学等一些创新技术，搭建起一个先进的装置，通过观察和分析装置内不同细胞的相互作用，以及对外部环境转换的变化机制，达到预测药物治疗结果，分析病理原因的目的 [ 8 ] [ 9 ]。 半月板是一种透明的关节软骨，软骨由软骨组织和其周围的软骨膜组成，软骨细胞，纤维和基质构成了软骨组织。软骨细胞在软骨组织中的存在部位不同，其形态也不同，越向深层，软骨细胞越大，同源细胞群规模越大。软骨中的基质是维持细胞和组织内稳态的关键，纤维由具有较强的韧性和抗拉力的II型胶原蛋白组成。软骨膜是一种结缔组织，它本质上是一层由许多蛋白质连接在一起构成的薄膜，容纳着高度集中的血管，负责在软骨之间输送营养，支持和保护着软骨发育。软骨细胞是由骨髓间充质干细胞(BMSC: Bone mesenchymal stem cells)发育而来，BMSC是一类起源于中胚层的成体干细胞，具有自我更新及多向分化潜能 [ 10 ]。相比于软骨细胞来源不足的限制，BMSC是体外培养软骨组织种子细胞更好的选择 [ 11 ]。通过比较不同来源的BMSC在软骨分化的能力，研究人员发现，来源于滑膜组织的间充质干细胞在软骨分化方面更有优势 [ 12 ] [ 13 ]。 简单的2D单层培养模型无法模拟半月板这一复杂的弹性组织，为了改善这一现象，研究人员致力于开发功能性的三维骨组织模型，然而，要形成天然的骨微环境，只是简单的将细胞与合成支架混合是远远不够的 [ 14 ]。我们的研究通过复制模型使用聚二甲基硅氧烷制造了这一装置，该装置基于同步生长透析原理，包含两个腔体，顶部是介质存储腔，用于常规介质变化，底部是细胞培养腔，用于软骨组织生长，两个腔体中间设有一层透析膜，通过透析可以使低分子量的营养素和代谢废物不断交换，有助于稳定生理环境，达到长期培养的目的，随着时间的积累，大蛋白在底部的细胞培养腔中不断聚集，软骨组织就在这种长期培养的情况下完成发育。我们的研究试图通过滑膜间充质干细胞(SMSCs: Synovial mesenchymal stem cells)和软骨细胞的共培养搭建三维骨组织模型，软骨细胞可以通过细胞间的相互作用诱导SMSCs向软骨细胞分化 [ 15 ]。 2.2. 机器学习多元分类算法 在这里，我们试图用机器学习方法来实现医用组织粘合剂安全评价的预测问题，机器学习实际上是使计算机通过训练，获得学习的能力，将无序的数据信息转换成有用的信息输出，从而发现数据背后的真实含义 [ 16 ]。在我们的研究中，借用三维体外模型培养软骨组织，在其中注入待筛选的医用组织粘合剂，收集粘合剂的各项表征信息，例如降解速率，粘合强度峰值等属性信息，将这些数据输入到训练好的模型中，系统可以自动将其按安全级别归类。 下面，我们将列举三种可用于多元分类的机器学习算法的核心算法和优缺点给我们的研究提供思路： 2.2.1. K-近邻算法 存在一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每条数据都对应一个所属分类的标签。算法流程图如图1所示，可以简单分为三步，i) 将没有标签的新数据与训练集中每一个样本的特征进行比较，采用欧式距离公式计算距离；ii) 算法提取距离最小的k个点；iii) 排序，输出k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的分类。 图1. K-近邻算法流程图 可以使用已知标签的数据检验模型的好坏，常用的是错误率评估法，即出现错误结果的总数除以执行测试的总数。K-近邻算法计算精度高，敏感度小，是解决多元分类最简单最有效的算法，然而，K-近邻算法同时也存在时间复杂度和空间复杂度高的缺点 [ 17 ]。以我们的研究来说，组织粘合剂的安全性和多种特性有关，在属性值较多的情况下，训练数据集所占用的存储空间也会很大。此外，由于需要对每条数据计算距离值，这可能需要很长的计算时间。 2.2.2. 朴素贝叶斯算法 贝叶斯决策理论的核心思想是选择具有最高频率的决策，该算法基于这个策略，使用了条件概率的方法来表示这个频率的估测值，条件概率一般表示为P(A|B)，即事件A在事件B发生的条件下发生的概率。如图2所示，朴素贝叶斯算法解决多元分类问题，一般通过求待估测样本属于每一个类别的条件概率，从得到的结果之中选取最大值，查看这个最大概率值下的类别标签作为待估测样本的分类。 图2. 朴素贝叶斯算法流程图 朴素贝叶斯算法需要根据实际情况测试模型的好坏并完善模型，例如，出现多个概率值相乘的情况时，如果其中某个事件并未发生，它对应的概率值为0，此时相乘变得没有意义，可以通过设定初始值的方法来完善模型 [ 17 ]。在我们的研究里，朴素贝叶斯算法在训练样本集较少的情况下仍然是有效的，这就极大地降低了对数据量的要求，但是，朴素贝叶斯假定各事件之间相互独立，而实际情况可能很难达到。事实上，实际应用朴素贝叶斯算法时可能需要花大量的时间根据实际情况进行算法优化。 2.2.3. AdaBoost元算法 将不同的分类器组合起来，这种方法被称为元算法或者集成方法。AdaBoost基于boosting方法。boosting方法的原理是选择单个机器学习算法，先给原数据集的数据赋予初始权重，一般情况下，初始值相同；然后训练一个分类器，按照分类结果的好坏给原数据重新赋权重值，用带有新权重的数据再训练一个分类器，循环这个过程直到一个设定的状态。AdaBoost元算法为每个分类器都分配了一个权重值α，这些α值是基于每个弱分类器的错误率ε进行计算的。计算出α值之后，可以对由数据的权重值组成的权重向量D进行更新，使正确分类的样本的权重降低而错分样本的权重升高。得到新的权重值后，进入下一轮迭代，直到训练错误率为0或者完成给定的迭代次数为止，得到强分类器的流程图如图3所示。 图3. AdaBoost元算法流程图 AdaBoost元算法容易实现，无需参数调整，且可以应用在大部分分类器上。集成方法在集合了算法的优点的同时，也集合了算法的缺点，如在单个算法处理问题时不显著的过拟合问题。这种情况下，可以选择差别较大的分类器的组合。AdaBoost元算法非常强大，他可以快速处理较复杂的数据集 [ 17 ]。
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user: 3. 结论 骨骼芯片是在体外搭建一个模拟人体内部环境的微型装置，它符合个性化医疗的要求，并且微流控技术和组织工程概念等的发展也为骨骼芯片提供了重要的技术支持。本文提供了一种基于骨骼芯片和机器学习技术的组织粘合剂安全评价的预测方法并进行了可行性的分析，它能够降低组织粘合剂医学实验的成本，有效地对新型待评估的组织粘合剂进行初步筛选，提高新材料的研发速度，具有很高的社会价值和商业价值。
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user: 摘 要 在薄油层、页岩气、煤层气开采中，为了使钻头尽可能从薄储层、页岩或煤层中心穿过，常常采用地质导向技术，利用近钻头自然伽马和近钻头电阻率曲线对井下钻头的位置进行监控，以便在地面对钻头的空间位置做出调整。方位自然伽马进入储层和穿出储层时，会出现伽马值的差异，利用此异常，地面控制系统据此可调整钻头的方向，使其从储层中穿过，从而减少有效储层所造成的损失，提高产能和开发效益。 关键词 :地质导向，方位伽马，近钻头伽马，近钻头电阻率，随钻测井 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着随钻测控技术的迅猛发展，地质导向钻井技术成为大斜度井、水平井和多分支井等复杂结构井地层评价的重要手段，在煤层气、超薄油层和页岩气开发中，为了使钻头能最大化的从煤层或油层中心通过，常常采用地质导向，大斜度井和水平井技术已经广泛应用于石油天然气勘探开发钻井作业，早期的地质导向采用自然伽马仪器，对于简单的储层，也能勉强的完成任务，但是对于断层，起伏不定的储层，一旦钻头穿出储层，很难返回到储层。还有一个严重的问题就是，由于伽马仪器位于钻头后面比较远的地方，当发现自然伽马穿出地层后，进行纠正，将会损失有效的钻井井段，而方位伽马在被引入地质导向后就能及时的纠正了这方面的问题。 常规定向钻井基本依据邻井资料和地质设计预先确定好钻头路径，根据钻头方向的井斜数据进行几何导向。这种技术在目的层很厚、地质结构简单时应用效果很好，但是在目的层较薄、在地质结构复杂的目的层层时，则导向效率很低甚至失败。而钻大角度井或水平井时，在薄油层或有复杂皱褶、多断层的油藏中，一般将井深与界面如油层顶部、油水界面等保持一定的距离，常规的导向无能为力，只有用近钻头方位伽马来完成地质导向任务。 国外对于方位伽马成像的研究走在前面，在方位伽马的设计和研究方面已经相对成熟，其中代表性的有：斯伦贝谢(Schlumberger)公司新一代近钻头方位伽马成像系统IPZIG，哈里伯顿(halliburton)公司新一代近钻头方位伽马成像仪器GABI，贝克休斯(Kaker Hughes)公司制造的多功能随钻仪器OnTrak，在世界范围内进行测井技术服务 [ 1 ]，我国对于随钻方位伽马测井仪器的研究相对落后，最近几年，国内有几十家单位立项进行方位伽马仪器的设计研究，中国石油集团测井有限公司 [ 2 ] 、中国石油集团钻井工程技术研究院、中国石油大学在方位伽马方面的研究取得了很大的进展 [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 2. 方位伽马的构造 自然伽马测井仪测量的是地层中自然存在的放射性物质放出的伽马射线的强度。由于不同的地层自然伽马不同，泥岩最高，砂岩，煤的自然伽马比较低，所以用自然伽马用来判断地层岩性，划分地层的有效厚度，计算泥质含量。而方位自然伽马与常规的自然伽马在仪器电路上没有本质的区别，只是将伽马仪器安装在钻铤上，记录不同方位的伽马射线。方位自然有上下方位的结构，还有4，8，16扇区的伽马分布的仪器 [ 5 ]，图1是方位伽马仪器结构示意图。 近钻头地质导向系统提供近钻头方位伽马测量数值，结合旋转方位信息，记录多个扇区的测量值，因此这些测量值包含了井下仪器的方位信息，通过这些实时上传的上、下伽马数据，可以迅速通过调整钻头方位使钻具重新在储层中穿行。 图1. 方位伽马结构和测量扇区分布示意图 常规的GR地质导向系统，由于自然伽马距离钻头的距离很远，当钻头穿出地层后才能探测到信息，因此，损失了比较长的有效钻井进尺，而且凭经验调整钻头，很难在复杂地层获得满意的结果。具有方位特性的近钻头地质导向系统由于测量零长相对较小，克服了常规地质导向系统的不足。现场定向井工程师利用获得的实时测量参数， 能够及时识别储层顶部岩性信息、识别地层变化，通过方位特性测量，确定钻具在储层中的位置，随时调整井眼轨迹，使轨迹沿油层展布方向钻进，保证油层钻遇率。斯伦贝谢、哈利伯顿、贝克休斯等油服公司先后研发了近钻头地质导向系统。图2是常规伽马与近钻头方位伽马在穿过储层示意图。
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user: 3. 近钻头方位伽马仪器的构造 对于水平井来说，位于储集层上面和下面的地层是泥岩，储集层与上下围岩的自然伽马差异比较大，对于常规的砂岩薄地层，泥岩的自然伽马值高于砂岩的自然伽马值，对于普通的自然伽马仪器，当钻头从储层的上部或下部穿出时，自然伽马值发生变化，操作工程师只能根据反馈的信息判断钻头穿出储集层，而不能判断是从储集层的顶部还是底部穿出，对于方位伽马仪器，当方位伽马在储集层中穿行时，伽马值比较低，而且变化范围比较小；当方位伽马从储集层中上部穿出进入上部泥岩地层时，由于上伽马接收来自泥岩的射线大于下伽马伽马接收来自泥岩的射线，所以就出现上、下伽马射线的分离，即上伽马大于下伽马，操作工程师通过一定的方式调整钻头的方向，使钻头重新返回地层；当方位伽马从储集层中穿出进入下部泥岩地层时，由于下伽马接收来自泥岩的射线大于上伽马接收来自泥岩的射线，同样出现下、上伽马射线的分离，即上伽马小于下伽马，操作工程师通过一定的方式调整钻头的方向，使钻头重新返回地层；所以用方位伽马能很好的判断钻头在储层的位置，使钻井的水平有效段大大的增加 [ 6 ] [ 7 ]。图3是方位伽马仪器穿出穿进储集层伽马变化示意图以及上下伽马曲线变化图。 图2. (a) 常规伽马地质导向的缺点；(b) 近钻头方位伽马导向的优点 图3. 方位伽马仪器穿出穿进砂岩层伽马变化示意图 图3展示了钻头从上部围岩进入砂岩层然后再出砂岩层底部穿出又从底部进入砂岩层后又从顶部穿出后的上下伽马值的变化图，A段为方位伽马仪器在围岩中，上下伽马仪器接收到的射线基本相同，所以两条曲线重合，围岩地层中泥岩含量相对比较高，与砂岩储集层相比，围岩地层为高伽马值，B段，钻头逐渐进入储层，上伽马探头接收来自地层的自然伽马射线高于下伽马探头接收的自然伽马射线，所以曲线出现分离，C段，钻头完全进入储集层，2个探头接收的自然伽马射线基本相同，所以曲线重合，D段，曲线从储集层底部穿出，上伽马探头接收的伽马射线低于下伽马接收的伽马射线，曲线分离，E段，钻头完全进入底部围岩地层中，上下自然伽马值相同，而且高于储集层的自然伽马值，F段，钻头从底部围岩进入储集层，上伽马探头接收的伽马射线低于下伽马探头接收的伽马射线，曲线分离，G段，钻头完全进入储集层，上下伽马探头接收的伽马射线值基本相同，但是其值低于围岩的自然伽马值，H段，钻头逐渐又穿出储集层，上伽马探头接收的伽马射线值高于下伽马探头接收的伽马射线值，曲线分离，I段，钻头完全穿出储集层进入围岩，上下伽马探头接收的射线相同，曲线重合，其值高于储集层的伽马射线。
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user: 4. 方位伽马成像 现在贝克休斯公司的地质导向仪器为4扇区伽马仪器，通过接收4扇区的伽马值，当仪器穿进和穿出储集层时，伽马值在井壁剖面上4个方向有不同的值，从而进行方位伽马成像，在图像上表现为正弦曲线，根据正弦曲线最大值的方向就可以判断从储集层穿出还是从围岩进入储集层。伽马成像仪器从围岩进入储集层，伽马成像图上正弦曲线为最大值，当方位伽马仪器从储层穿出进入围岩时，伽马成像图上正弦曲线为最小值，在钻井过程中，根据伽马成像最大值的方向，上下伽马值的差异，气测变化量的变化等信息，操作员随时调整钻头的方位，使钻头从储层穿过，极大的提高钻遇率，有极大的经济效益。 在图4中，第1道是钻头的方位变化图，第二道GRAUX是上伽马值，GRADX是下伽马值，第三道是自然伽马平均值，第4道是方位伽马成像图，第5道是深度道，第六道是根据地震资料预测的地质剖面以及钻头实际穿过储集层的轨迹(红粗线)。 图4. 方位伽马仪器穿出穿进薄砂岩层伽马成像示意图
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user: 5. 应用举例 在任何地方，砂岩的自然伽马远远小于泥岩的自然伽马，图5是某井的测井曲线图，在3197.5处，钻头从砂岩进入泥岩层，上伽马从砂岩进入泥岩比下伽马进入泥岩要晚，所以下伽马值比同一深度的上伽马值低，当方位伽马全部进入泥岩后，上下伽马就基本相同，同时在电阻率曲线上也出现相位电阻率大于幅度电阻率，综合分析判断，在3203.5 m，钻头全部从砂岩进入泥岩。 图6是神华集团在湖南开发页岩气的保页4XF井方位伽马测井曲线图，该方位伽马为四方位伽马探头，即上下左右四个探头，可以形成伽马成像，根据上下伽马的特点，方位伽马引导钻头在页岩中穿行，从气测值看出，在整个斜井段，气测高值占80%以上，所以，根据方位伽马取得了比较好的钻井效果，另外，四方位伽马用于计算地层的倾角，对于指导钻头的钻进起到很大的作用。 图5. 方位伽马仪器穿过储集层后伽马变化曲线图 图6. 湖南页岩气保页4XF井方位伽马测井图
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user: 6. 普通自然伽马与方位伽马在性能上的比较 6.1. 近钻头方位伽马的优势 普通自然伽马仪器，由于仪器结构的原因，接收的自然伽马来自探测器周围地层的伽马射线，在测井曲线幅值上为平均贡献，当使用普通的自然伽马进行地质导向时，根据伽马值的大小可以判断钻头当前进入储集层或离开了油气储藏层，但是无法准确判断是从储层的上方还是下方进入储层或离开储集层，为钻头的调整增加了很大的难度，在复杂的地层，经常出现丢掉储层的情况，使钻遇率大大降低。 方位伽马仪器，可以接受不同方向的自然伽马量，在水平井或大斜度井钻井中一般采用上伽马、下伽马2个不同方向伽马数据的变化，能够根据上下伽马数据变化趋势的差异，以及上下感应电阻率的配合，判断仪器将从储集层的上方或下方离开储层，定向人员收到通过泥浆传到地面的信号后及时对钻头做出调整，使钻头返回储集层。方位伽马在实时的钻进中，可以记录八个不同扇区的地层伽马数据，可以生成轨迹成像图，通过成像数据图像的连续性特征可以判断地层是否出现断层，根据图像上正弦的最大值与最小值的指向，可以反映出钻头从储层上部还是下部穿出储集层，根据正弦值的大小以及井眼的尺寸，可以得到断层的视倾角信息，对于提高储层的钻遇率有非常重要的意义。 6.2. 近钻头方位伽马与常规方法在成本、效率等方面的因素分析 现在的地质导向，对于复杂的储层，基本上都会选择近钻头方位伽马，由于它的特点决定了近钻头自然伽马与常规方法的伽马在成本上和效率上的不同，近钻头自然伽马在储集层上下的变化非常明显，操作员会及时对钻头作出调整，所以能够优化水平井在储层中的位置，降低钻井地质风险，提高钻井效率，实现单井产量最大化和投资收益的最大化。单位进尺成本越来越低，导向效率会越来越高。 6.3. 近钻头方位伽马最新进展及展望 由于近钻头方位伽马的在地质导向中有着无法替代的优点，尤其在薄层，复杂储层进行水平井钻井，必须使用近钻头地质导向，世界许多油田服务公司基本上都在使用近钻头地质导向进行国际服务，我国在近钻头方位伽马研究方面也有重大突破，为我国薄储层复杂储层石油开采有重要的意义。
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user: 7. 结论 1) 近钻头地质导向系统方位伽马和井斜一体化设计，实现近钻头地质参数与工程参数集成测量，能实时监测地层特征信息、辨别地层变化，测量的参数具有方位特性确定储集层边界的位置，对于调整井眼轨迹，提高储层钻遇率有重要的意义。 2) 近钻头方位伽马测量仪，能够确定地层界面和划分岩性，对地层物性进行初步评价，准确控制井眼轨迹，满足定向轨迹测量和地质导向的要求，在降低水平井测井费用上取得明显效益。 3) 方位伽马成像结合上伽马下伽马值的差异为地质导向提供实时导向依据。
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user: 摘要 由于空气污染能够引起多种呼吸道非传染性疾病，甚至造成生命质量受损或者过早死亡，所以空气污染已经成为全球死亡人数增加的第二大原因，因此，制定合理且有效的空气污染治理措施已经迫在眉睫。预测在空气污染预警过程中扮演着重要的角色，准确且科学的预测能够帮助人们有效规避空气污染的危害，因此，提高预测的精度与科学性也成为众多学者关心的问题之一。本研究为了提高空气污染预测的准确性，采用了数据预处理互补集合经验模式分解(complementary ensemble empirical mode decomposition， CEEMD)技术、支持向量回归(support vector regression， SVR)、广义回归神经网络(general regression neural network， GRNN)和粒子群优化(particle swarm optimization， PSO)算法建立组合模型。通过PM 2.5 、NO 2 和SO 2 时间序列数据检验建立的组合预测模型的有效性，根据平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error， MAPE)发现：组合预测模型能够提高PM 2.5 、NO 2 和SO 2 指标的预测精度，如西安市的SO 2 指标，最优单项模型的MAPE值为6.13%，而组合模型的MAPE值为5.86%。总之，组合预测模型能够为空气污染治理提供更准确的预测信息，为空气污染的防控提供理论支持。
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user: 1. 引言 空气污染是由能够改变空气自然特性的化学性、物理性的气体或者固体组成的混合物对室内外环境造成的污染，其主要污染物包括：颗粒物(细颗粒物，PM 2.5 和粗颗粒物，PM 10 )、臭氧(O 3 )、二氧化硫(SO 2 )、一氧化碳(CO)和二氧化氮(NO 2 ) [ 1 ]。根据世界卫生组织报道，城市、郊区和农村的空气污染每年大约导致全球500万人死亡，仅次于吸烟 [ 2 ]。Wang Y.等 [ 3 ] 研究了31个城市的空气污染状况，结果发现绝大多数城市中占比最大的空气污染成分都是PM 2.5 。此外，PM 2.5 暴露是慢性阻塞性肺疾病(COPD)、下呼吸道感染、脑血管等疾病的重要影响因素 [ 4 ]。NO 2 进入人体后能形成硝酸和亚硝酸，并对肺组织产生剧烈的刺激从而引起肺炎、COPD等疾病 [ 5 ]。Khaniabadi Y.等 [ 6 ] 研究了霍拉马巴德地区的SO 2 发现SO 2 的浓度与急性心梗和COPD住院人数的增加呈正相关。 空气污染对人类健康的危害越来越严重，其中主要是由于空气污染物浓度的增加，如PM 2.5 、NO 2 和SO 2 ，所以降低空气污染物水平已经成为改善人类健康的重要措施。根据中国环境空气质量标准的规定，PM 2.5 、NO 2 和SO 2 一级标准的年平均限值分别为15 μg/m 3 、40 μg/m 3 和20 μg/m 3 ，二级标准分别为35μg/m 3 、40 μg/m 3 和60 μg/m 3 ；PM 2.5 、NO 2 和SO 2 平均24小时的一级标准为35 μg/m 3 、80 μg/m 3 和50 μg/m 3 ，二级标准为75 μg/m 3 、80 μg/m 3 和150 μg/m 3 [ 7 ]。为了有效地降低空气污染物水平，减少过早死亡的发生，因此相关部门需要尽快制定更合理的环境管理措施，而空气污染预测作为一种科学的空气质量预警技术，其预测信息能够指导相关部门制定改善空气质量的措施。王建州等的研究指出：组合预测模型结合了不同单项预测模型的优点，能够更准确地预测空气污染趋势 [ 8 ]。因此本文基于互补集合经验模式分解(complementary ensemble empirical mode decomposition， CEEMD)、支持向量回归(support vector regression， SVR)和广义回归神经网络(general regression neural network， GRNN)建立组合模型，该模型的权重由粒子群优化算法(particle swarm optimization， PSO)搜索获得。PM 2.5 、NO 2 和SO 2 数据的预测结果表明，所建立的组合模型优于单项模型。
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user: 2. 方法 2.1. 互补集合经验模式分解 基于EMD在分解非线性、不平稳信号的优势和EEMD解决“模式混合”问题的特点提出了CEEMD方法 [ 9 ]。以兰州市的NO 2 为例，用CEEMD分解图如图1所示，具体过程如下： 第一步，在原始信号x的基础上添加一对相反的白噪声信号 n t ，得到具有正负信号的噪声序列 x t + 和 x t − ， [ x t + x t − ] = [ 1 1 1 − 1 ] [ x n t ] 第二步，将噪声信号用CEEMD分解为 I M F d ， t + 和 I M F d ， t − ，重复κ次，其中 I M F d ， t 是第t次的第d个本征模态函数(intrinsic mode function， IMF)。 第三步，计算由正负信号分解的IMFs的均值，其中 T κ ¯ 是指CEEMD分解的IMFs的均值， 图1. 兰州市NO 2 的真实序列和分解序列 2.2. 支持向量回归 回归的基本思想是指给定训练样本，使得样本的拟合值与真实值尽可能接近。由于样本的不规则性和非线性，传统的回归方法使得拟合值与真实值之间存在较大误差，因此，本文运用优化算法优化SVR拟合由CEEMD分解的IMF和残差序列。支持向量回归的基本思想是将样本数据通过一个非线性映射 ϕ 映射到高维特征空间，并在这个高维特征空间中进行线性回归 [ 10 ]，即 f ( X ) = ω ϕ ( X ) + b ϕ : R l → R 其中b是阈值， ω 是权向量，l是维数，X是影响因素矩阵。 ϵ 支持向量回归机与传统回归的区别是：当模型输出的 f ( X ) 与真实y之间的损失大于偏差 ϵ 时计算损失。 ϕ ( · ) 定义之后，采用 ϵ 不敏感损失函数并引入松弛变量 ξ i 和 ξ i * ，于是SVR问题就转换为: min ω 1 / 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ( ξ i + ξ i * ) s .t .     f ( X i ) − y i ≤ ϵ + ξ i * y i − f ( X i ) ≤ ϵ + ξ i ξ i ， ξ i * ≥ 0 其中C是误差惩罚参数，它的作用是平衡模型复杂性和经验风险，其对SVR的性能也有很大影响。解决上述凸优化问题可以引入拉格朗日函数将其转化为对偶问题解决，即 f ( X ) = ∑ i = 1 n ( α ^ i − α i ) κ ( X ， X i ) + b 其中 α i 和 α ^ i 是拉格朗日乘子， κ ( X ， X i ) 为核函数，本研究中采用高斯核函数： κ ( X ， X i ) = exp ( − g ‖ X − X i ‖ 2 ) 其中g为核参数。由于核参数(g)与误差惩罚参数(C)对于预测结果存在一定影响，因此我们引入优化算法寻得最优的参数 [ 11 ]。 Mirjalili S.和Hashim S. [ 12 ] 基于鸟群的觅食行为提出PSO，该算法的基本思想是在搜索空间中通过更新fitness寻得最优全局解。Sarafrazi S.和Nezamabadi-pour H. [ 13 ] 基于万有引力定律，即搜索空间中质量越大的粒子具有更大的吸引力，提出重力搜索算法(gravitational search algorithm， GSA)。本研究主要运用PSO和GSA算法的快速局部收敛优势和开发能力寻得SVR模型的最优核参数(g)与误差惩罚参数(C)，并利用PSO算法搜索组合预测中单项模型的最优权重。 2.3. 广义回归神经网络 Specht D. [ 14 ] 在1991年提出一种具有非线性映射能力且学习收敛速度快的GRNN模型，其简单的网络结构同时具有较好的容错性和鲁棒性。GRNN由输入层、模式层、求和层和输出层构成，如图2所示，其中输入层用来输入训练的样本数据，根据样本向量的维数确定神经元的个数；模式层的神经元相互独立且传递函数为径向基函数；求和层是对模式层各单元输出和各单元输出的加权值进行求和。 图2. GRNN神经网络结构 2.4. 组合预测模型 将2014年10月1日~2017年12月31日的PM 2.5 、NO 2 和SO 2 浓度的167个周数据分为训练集(1-122，122个周数据)、验证集(123-137，15个周数据)和测试集(138-167，30个周数据)。训练集数据用来优化IMF和lag的个数以获得高精度的单项模型，基于验证集数据用PSO算法搜索组合模型的权重，测试集数据用来测试组合模型的预测能力。 第一步，分解。CEEMD预处理方法将PM 2.5 、NO 2 和SO 2 浓度的122个周数据分别分解为不同的低频 I M F i 低 、高频序列 I M F i 高 和残差序列。根据试错法选择合适的IMF个数和滞后阶数(lag)， y = I M F i 高 + I M F i 低 + 残 差 i 第二步，拟合。高频和低频序列用PSO-SVR算法拟合获得 I M F ^   i 高 和 I M F ^   i 低 ，残差序列分别用GRNN、PSOGSA-SVR、PSO-SVR、GSA-SVR算法进行拟合。将高频、低频和残差的拟合结果相加获得单项模型的预测值， y ^ M = I M F ^   高   + I M F ^   低   + 残 差 ^ ，   M = 1 ， 2 ， ⋯ ， 48 第三步，搜索权重。通过第一步和第二步为每个污染物选择三个精度最高的单项模型 x ^ 1 、 x ^ 2 和 x ^ 3 ，基于验证集数据(15个周数据)使用PSO优化算法在搜寻三个单项模型的最优权重 W ^ 1 、 W ^ 2 和 。因此我们可以得到组合预测为： y ^ = W ^ 1 ⋅ x ^ 1 + W ^ 2 ⋅ x ^ 2 + W ^ 3 ⋅ x ^ 3 第四步，通过30个周数据测试建立的组合模型的效果。组合模型的建模过程如图3所示，以PM 2.5 为例。
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user: 3. 结果 3.1. 预测评估指标 对建立的组合模型和单项模型用平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error， MAPE)、均方误差(mean square error， MSE)、平均绝对误差(mean absolute error， MAE)和一致性指标(index of agreement， IA)进行评价。MAPE、MAE和MSE值越小，说明预测效果越好，IA是一种评价不同模型之间预测能力的无量纲指标，IA越接近1，模型的预测能力越好。分别定义如下： MAPE = 1 i ∑ i = 138 167 | y i − y ^ i y i | ， MSE = 1 i ∑ i = 138 167 ( y i − y ^ i ) 2 ， MAE = 1 i ∑ i = 138 167 | y i − y ^ i | ， IA = 1 − ∑ i = 138 167 ( y i − y ^ i ) 2 ∑ i = 138 167 ( | y ^ i − y ¯ | + | y i − y ¯ | ) 2 其中 y i 是真实的浓度值，而 y i 分别表示预测值， y ¯ 是真实浓度的平均值。 图3. 组合模型的流程图 3.2. 模型选择 本研究中IMF的个数(d)分别设置为2、3、4和5，滞后的阶数(lag)分别设置为3、4和5，对每个污染序列来说总共获得 4 × 3 × 4 = 48 个单项模型。根据模型评价指标MAPE从48个单项模型中选择三个精度最高的模型，此外，由于气候条件、经济状况等方面的原因，最优单项模型的lag和IMF个数在不同城市的不同污染指标中表现不同，具体信息见表1，如兰州市PM 2.5 的滞后的阶数为3，IMF的个数为5，而西安市滞后的阶数为3，IMF的个数为3。 Table 1 The number of Lag， IMF and the residuals of the three individual model 城市 模型 PM 2.5 SO 2 NO 2 兰州 1 (3， 5， P) (5， 4， PG) (3， 5， NN) 2 (3， 5， PG) (5， 4， G) (3， 4， P) 3 (3， 5， G) (5， 3， P) (3， 4， PG) 西安 1 (3， 3， P) (3， 4， P) (4， 5， P) 2 (3， 3， PG) (3， 3， P) (4， 5， PG) 3 (3， 3， G) (3， 3， PG) (4， 5， G) 表1. 三个单项模型的lag、IMF个数和残差拟合的模型 注释：第一个参数是滞后的阶数，第二个参数表示分解的IMF的个数，第三个参数表示残差序列的预测模型，其中NN、P、G和PG分别表示GRNN、PSO-SVR、GSA-SVR和PSOGSA-SVR模型。 根据原始数据的特点与内在的价值，通过MAPE、MAE、MSE和IA值选择三个最优的单项预测模型；然后，基于三个最优单项模型用PSO算法寻得三个模型的权重值，见表2。从表2中可以看出单项模型的预测精度越高，PSO算法寻得权重值越大，如兰州市PM 2.5 最优模型的MAPE值为4.44%，其权重为0.6372。 Table 2 The weights of three optimal individual mode 城市 模型 PM 2.5 SO 2 NO 2 兰州 1 0.6372 0.0031 0.9935 2 0.3603 0.0085 0.0025 3 0.0025 0.9884 0.0040 西安 1 0.0958 0.4612 0.8948 2 0.0046 0.5372 0.0287 3 0.8996 0.0016 0.0765 表2. 三个最优单项模型的权重 3.3. 预测结果分析 组合模型与单项模型的MAPE值如表3所示，从表中可以发现：各城市不同指标的组合预测模型优于其最优的单项预测模型，说明组合模型不仅泛化性能较高，而且稳定性较高。此外，组合模型可以显著提高空气污染指标的预测精度，如西安市SO 2 指标中最优单项模型是6.13%，组合模型为5.86%。表4是组合模型的MAE、MSE和IA值，从中可以看出组合模型的IA值都在0.95之上，说明组合模型总体预测效果较好。 Table 3 The MAPE of combined model and individual mode 城市 模型 PM 2.5 (%) SO 2 (%) NO 2 (%) 兰州 单项模型-1 4.44 8.28 4.90 单项模型-2 4.52 8.65 5.96 单项模型-3 4.51 7.09 5.28 组合模型 4.38 7.09 4.89 西安 单项模型-1 9.58 6.13 4.69 单项模型-2 9.97 8.95 4.85 单项模型-3 8.81 9.33 4.85 组合模型 8.71 5.86 4.66 表3. 组合模型和单项模型的MAPE值 Table 4 The MSE， MAE and IA of combined mode 城市 评价指标 PM 2.5 SO 2 NO 2 兰州 MAE 2.2207 1.7348 2.8926 MSE 7.3915 5.3027 14.4667 IA 0.9897 0.9944 0.9868 西安 MAE 6.5880 1.0462 2.7325 MSE 86.9372 1.8734 11.9436 IA 0.9769 0.9917 0.9819 表4. 组合模型的MSE、MAE和IA值
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user: 4. 结论 本研究提出组合预测模型对大气污染进行建模分析，并使用兰州市和西安市的PM 2.5 、NO 2 和SO 2 浓度数据进行了验证和测试。为了提高组合模型的预测精度，使用了CEEMD方法对数据进行分解处理，即将原始数据分解为不同的低频和高频数据，这种处理方法显著提高了模型预测的准确性。此外，将机器学习方法(SVR)的参数用三种不同的算法进行了优化，结果发现不同城市不同指标的数据结构适用不同的优化算法。最后，基于所选择的最优单项模型，使用了PSO算法搜索出适合的权重值。数据分析结果表明组合模型的预测精度高于最优的单项模型。因此，组合预测模型能够为空气污染治理提供更准确的预测信息，为空气污染的防控提供理论支持。
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user: 摘 要 本文针对扶余油层低孔、超低渗、油层多且薄的特点，开展了改造储层优选，定点多簇射孔、孔密限流压裂探索研究，分析了压裂限流改造机理、岩石力学参数及地应力预测研究、垂直裂缝限流压裂射孔方案优化，在吉林油田扶余油层成功应用并取得好的压裂实施效果，对同类低渗油藏改造具有很好的借鉴意义。 关键词 :限流压裂，岩石力学，地应力，多簇射孔，射孔方案，孔眼摩阻 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 分簇射孔技术对压裂目的层进行严格地低密度射孔，地面压裂设备在保持油层破裂压力的条件下，尽可能高的加大施工排量，利用最先被压开层吸收压裂液时产生的炮眼磨阻，大幅度提高井底压力，迫使压裂液分流，使得破裂压力相近的其它层相继被压开。一次施工可同时压开性质相近几个油层的压裂工艺技术 [ 1 ]。 分簇射孔技术是页岩气水平井多段、分段压裂完井工艺中的一项重要技术，随着我国页岩气勘探开发的不断深入，分簇射孔技术也得到了不断发展和应用，在分簇射孔的基础上，针对吉林油田扶余油层储层特征为低孔、超低渗、油层多且薄，纵向砂泥交互，不同层段地层破裂压力存在差异的特点 [ 2 ]，综合考虑经济效益在内的多个因素，开发过程中往往需要多层合压。为使压裂过程中多个射孔层段能够同时开启，尽可能地提高储层动用程度，本文从分段多簇射孔、限流压裂改造机理、破裂压力预测、优化孔密射孔方案优化等几个方面开展了限流法压裂技术研究探索，现场取得成功应用，形成定点多簇、优化孔密射孔配套技术，为同类储层压裂改造提供了有效的技术支撑 [ 3 ]。此项技术已经在国内外的页岩油、页岩气、水平井、煤层气等领域均得到广泛应用，并取得显著效果 [ 4 ] [ 5 ]。
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user: 2. 定点多簇、优化孔密射孔工艺流程 定点多簇、优化孔密射孔工艺主要是结合设计结构、工艺优化方面内容，其目的是解决定点多簇选发、射孔任意相位定向、器材定向过程中信号传输及供电、射孔后未射孔器材的密封、以及针对不同地质特点，制定合理射孔密度，解决一次压裂，多层开缝等难题 [ 6 ]。 其工艺流程是射孔枪与复合桥塞联作，电缆作业，工具下到预定深度后点火，桥塞座封，丢手，然后上提电缆将射孔枪对应到第一簇射孔段点火射孔，然后拖拉电缆对准第二簇射孔段点火射孔……重复上述完成第一段射孔后，开始压裂。
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user: 3. 压裂技术原理及孔眼优化 限流法分层压裂技术是通过严格限制各层射孔孔眼的数量和直径，大排量进行施工，利用先压开层压裂液流经孔眼时产生的孔眼摩阻，大幅度提高井底压力，并迫使压裂液分流，使破裂压力接近的地层相继被压开，达到一次加砂能够同时处理几个层的目的。 在限流法压裂设计中，射孔的孔眼摩阻计算是压裂设计的关键。计算孔眼摩阻的公式为： [ 7 ] Δ p p e r f = 228.88 ρ ( Q n D 2 a ) 2 (1) 将上式整理可得射孔孔眼总数计算公式： [ 8 ] n = 15.129 Q D 2 a ( ρ Δ p p e r f ) 1 / 2 (2) 式中：Δp perf —射孔孔眼摩阻，MPa； Q—施工排量，m 3 /min； ρ—压裂液密度，kg/m 3 ； n—孔数目； D—射孔孔眼直径，mm； a—孔眼流量系数。 在现场施工过程中，孔眼流量系数a是变化的，一般取0.8~0.85。 由式(2)可知，在压裂液类型、射孔孔眼直径，孔眼摩阻值、孔眼流量系数确定之后，射孔数量和排量之间是线性关系。