DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. BP人工神经网络 人工神经网络是一种模拟人类大脑神经突触工作的数学模型，网络通过节点进行连接，各个节点之间通过并行地调整连接权值改变网络的输出，简称神经网络。神经网络具有大量的连接节点，每一个节点都表示一个输出函数，称作激励函数(activation function)，相互连接的每两个节点表示信号传递时的加权值，称之为权重，网络的输出依赖于网络的连接方式、权重值和每个节点选择的激励函数。 3.1. BP人工神经网络起源 在人工神经网络发展之初的很长一段时间里，如何调整隐藏层的连接权值一直是困扰学者们的问题，而误差反向传播算法(BP算法)的出现有效的解决了这一难题。BP (Back Propagation，反向传播)网络是神经网络中发展最完善，应用最广泛的一种，于1986年由Rumelhart和McCelland等提出，目前已经在模式识别、数据压缩、函数逼近和目标分类等领域取得了较大成功。 3.2. BP人工神经网络的算法描述 BP神经网络的训练过程包括两个部分：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向传播时，输入层各神经元接收输入信息，传递给隐藏层各神经元，隐藏层可以根据信息变化能力设计为单层或者多层，信号依次通过各隐藏层传输到输出层完成一次正向传播。将网络的实际输出和期望输出的误差作为调整信号进入误差的反向传播阶段，以误差梯度下降的方式修改每一层各神经元权值。重复进行上述过程，直到网络的输出误差减小到设定的范围或者完成了最大学习次数为止。BP神经网络的学习过程可分为以下几步： 1) 网络初始化，给每个神经元分配一个[−1，1]的连接权值并设定误差函数e，给定最小误差值ε和最大学习次数M； 2) 选取一个训练样本，输入向量为 ，期望输出向量为： ； 3) 计算隐藏层各神经元的输入和输出； 4) 根据该样本对应的期望输出和网络的实际输出得到误差函数，求误差函数对输出层各神经元的偏导数 ； 5) 利用隐藏层到输出层的连接权值、输出层的 和隐藏层的输出计算误差函数对隐藏层个神经元的偏导数 ； 6) 利用输出层的 和隐藏层神经元的输出调整连接权值 ； 7) 利用隐藏层各神经元的 和输入层个神经元的输入修正连接权值； 8) 计算全局误差，判断全局误差是否满足预定的精度要求，算法结束的条件是误差达到预设精度以下或完成设定的学习次数。 实验中，当网络的误差对权值的偏导数大于零时，权值调整量为负，实际输出比期望输出要大，因此适当减小权值来减小误差；当误差对权值的偏导数小于零时，权值调整量为正，实际输出比期望输出要小，适当增大权值来减小误差。 3.3. 输入向量的计算 输入向量代表每一个图案区别于其他图案的特征，即为图案的特征向量，同一种标志的图案应该有相似的特征向量，不同标志的特征向量有一定区别，这样才能达到识别分类的目的。 本文中将待识别的图案归一化为30 × 30像素大小，并为神经网络设定63个输入节点，即输入的特征向量为63维，特征向量的计算以图案的三个通道值为基础，这样充分利用彩色图像的色彩信息，增加识别的正确率。 前三个节点的计算方法为：计算红绿蓝三个通道的平均值(MR， MG， MB)，并将其归一化到0~1范围内。计算公式如公式(1)： (1) 其中，R代表红色通道矩阵，G代表绿色通道矩阵，B代表蓝色通道矩阵。 计算30个垂直方向上的投影值和水平方向上的投影值，作为后60个节点，如公式(2)(3)。 (2) (3) 为垂直方向上的投影值， 为水平方向上的投影值，Gray为灰度矩阵，T为阈值且满足公式(4) (5)。 (4) (5) 这63个节点依序作为输入向量的值，并组成神经网络的输入节点值，进行网络训练 [ 16 ] 。 3.4. 期望输出的确定 期望输出用来判定网络的训练误差和决定输出值，该输出可以是一个值，也可以是一个向量，本文训练了15个圆形禁令标志类别，由于激励函数得到的值只能在0~1之间，为了更大程度的区分不同的类别，在这里将期望输出设定为一个15维的向量，向量构造方法为：第N个训练样本的期望输出向量的第N维的值为1，其他维的值都为0。即15种训练标志的期望输出向量按行排列在一起形成15 × 10的单位矩阵，如图1。 3.5. 隐藏层的确定 一个神经网络结构是否普适和恰当，隐藏层的数量以及隐藏层的节点数是起关键性作用的，而很多理论已经证明含一层隐藏层就基本上可以使BP网络逼近任何闭区间内内的一个连续函数，因此本文使用含一层隐藏层的BP神经网络。 本文采用交叉验证的方法来确定隐藏层节点数，即将数据集分为训练集和测试机，训练集又分为学习集和验证集，先用学习集训练神经网络，用验证集验证网络的表现，根据表现选择最好的网络结构(即选择最恰当的隐藏层节点数)，当最好的网络结构被选择后再用所有的训练集进行一次训练。最后测试集用来测试网络的性能 [ 17 ] 。 3.6. 验证准则 在神经网络中，验证准则一般是基于最小距离测度，在很多应用中，最小二乘准则(Least-Square-Criterion)经常被选择作为距离测度准则，本文采用的另一种验证准则是Kullback-Leibler距离，在神经网络的分类问题中它也可以作为一种可选择的测度准则 [ 18 ] 。公式(6)描述了Kullback-Leibler距离的计算方法。 (6) 3.7. 训练与验证分析 首先设置BP神经网络网络的结构，本文设置3层BP网络，即只含一层隐藏层，输入节点数为63，输出节点数为15，隐藏节点数不断变化，根据由验证集所计算出来的验证测度值来确定最佳节点数。设定网络的全局误差精度要求为0.00001，最大迭代次数为10，000，000。 将学习集所组成的输入矩阵输入到BP网络中进行训练，训练完成之后用验证集去验证该网络，即将验证集所组成的输入矩阵输入到BP网络中预测输出值，将预测输出值和期望输出值代入公式(6)计算准则测度。不断变化隐藏节点数计算每一次的准则测度，然后分析数据以选择最佳网络。 表1为隐藏层节点数为几种不同的值时，由验证集计算出来的准则测度，以及网络训练的时间、用测试集进行测试后两种识别率：正概率代表正样本判断正确的概率，负概率代表负样本判断正确的概率。由表1可知，当隐藏层节点数为20的时候网络结构达到最好，识别效果最好。
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user: 4. 实验与结果分析 本文用于实验的数据均采自真实环境中包含较为常见的圆形禁令标志的图像。以图2“禁止驶入”标志图像为例，可以看出标志识别过程中，该方法能够有效过滤干扰颜色及细小干扰边缘的影响。通过对采集的110幅尺寸为940 × 540的图像进行检测率，有效检测率达到97.92%，算法平均耗时为65.42毫秒，具备较高的检测率及实时性。 在标志识别试验中，将数据分为学习集、验证集和测试集。学习集用来学习神经网络；验证集用来验证网络的表现，帮助选择最好的网络结构，测试机用来测试网络的性能优劣，评价网络的好坏。其中 图1. 15 × 10的单位矩阵 图2. 圆形禁令标志识别结果 Table 1 The experimental data in different hidden node 隐藏神经元 最小二乘错误 KullBack-Leibler错误 耗时 正概率 负概率 5 0.2970 12.9662 11.373s 33.3% 62.5% 10 0.0041 0.8299 1.563s 93.3% 75.0% 15 0.0218 1.1710 9.463s 93.3% 50.0% 20 0.0016 0.4942 3.078s 100% 93.75% 25 0.00057 0.2843 2.364s 100% 68.75% 30 0.0013 0.4843 4.409s 100% 68.75% 表1. 不同隐藏节点数下实验数据 图3. 参与训练的交通标志 图4. 识别实验结果 测试集分为正样本和负样本，正样本是被训练的标志图案，负样本是未被训练的标志图案以及不含标志的图案。参与训练的15种交通标志如图3。 将识别的交通标志图案归一化到30 × 30大小，然后计算图案的63个特征值，并作为输入向量输入已训练好的BP网络中进行预测识别，识别结果如图4。实验结果可以看出，于本文方法能够正确识别出参与训练的不同类别的圆形禁令交通标志，具备较少的时间开销，可用于此类交通标志的快速识别。
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user: 5. 结束语 交通标志识别技术越来越广泛的应用与国民生产与生活，随着计算机视觉、模式识别、神经网络等学科的发展，交通标志识别技术有了很大的进步。本文着手于圆形禁令交通标志，基于RGB空间和BP人工神经网络，提出一种圆形禁令交通标志提取和识别方法，从结果可以看出，该方法对于不同种类的交通标志识别率达到90%以上，效果较为满意。 但是本文也存在一些不足之处： 1) 基于RGB颜色空间的分割方法虽然算法简单，速度快，但是RGB颜色空间极易受到光照的影像，对某些低亮度的图片分割效果不是很理想，如何快速稳定的提取出标志所在区域仍需要做深入的研究； 2) 椭圆拟合虽然可以将标志图案所在的椭圆拟合出来，但是也会得到不属于交通标志的椭圆图案，设定的阈值没有自适应性，对自动化提取的结果产生一定影响； 3) 本文只是对静态图像进行了处理，而实际应用中需要在移动机动车内安装图像采集卡，实时的进行交通标志的检测和识别，这就要求算法具有较高的运算速度，寻找更优的算法。
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user: 摘 要 在马山岭矿区，按照土壤化学测量规范取土壤2262个，经分析测试，用SPSS软件对取得的2262个数据进行处理，发现Zn、Pb和Sb元素浓度克拉克值均大于3，变异系数均大于0.5，Zn和Pb的最高值分别为9013.89 × 10 −6 ，6225.69 × 10 −6 ，Pb与Zn元素有较强的聚合性，正相关性，其相关系数为0.86。此外，通过对单元素异常及综合异常的圈定，发现ZH-1、ZH-2、ZH-3，和ZH-4等4个综合异常带具有良好的找矿前景，为矿区下一步工作的重点找矿靶区。 关键词 :马山岭矿区，土壤地球化学特征，找矿指示意义，铅锌矿
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user: 1. 引言 马山岭矿区位于华南成矿省南岭成矿带南岭中段、阳明山–泗洲山与蓝山–香花岭加里东期东西向隆起带之间的保安–桂阳凹陷区和阳明山–蓝山印支期南北向复式褶皱断裂带复合部位 [ 1 ] 。该矿区于上世纪60年代至80年代先后进行了1:200，000区域地质调查、1:200，000区域地球化学测量，由于前期所开展的地质勘查比例尺太小，所取得的地质找矿成果有限。本文企图以该地区目前开展的1:10，000土壤地球化学测量为依托，运用该方法分析矿区元素的分布、富集规律，从而发现、圈定土壤元素异常，为下一步开展的槽探、钻探工程部署提供依据。
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user: 2. 矿区地质特征 马山岭矿区出露地层有泥盆系中统跳马涧组(D 2 t)、棋梓桥组(D 2 q)，泥盆系上统锡矿山组(D 3 x)，石炭系下统岩关组(C 1 y)及侏罗系下统(J 1 ) (见图1)。 跳马涧组下部为紫红色、灰白色石英砂岩、含砾砂岩，上部为紫色及黄灰色石英砂岩、砂质页岩。棋梓桥组为灰色、灰黑色白云岩、白云质灰岩及灰岩互层，底部为泥灰岩、钙质页岩，顶部为灰黑色薄层硅质岩夹薄层页岩及泥灰岩透镜体。锡矿山组分为上、下两段，下段为深灰、灰黑色厚至巨厚层隐晶质灰岩、白云质灰岩、钙质粉砂岩和泥质灰岩；上段为灰黄色薄至中厚层隐晶白云质灰岩。岩关组分为上、下两段，下段为青灰色、灰黑色中厚层粉砂质灰岩、微晶灰岩、硅质灰岩与页岩、灰紫色中层粉砂岩、粉砂质页岩、粉砂质泥岩互层；上段为紫灰、灰黄、黄褐色薄层粉砂质页岩、钙质页岩。侏罗系下统为陆相泥砂质碎屑岩。岩层总体走向北东，倾向南东、倾角20˚~40˚。棋梓桥组为矿区的有利成矿层位，赋矿岩性主要为中粗晶白云岩。 区域性的北东向断裂构造即佳源—火烧铺大断裂及肖家塘大断裂均穿过马山岭矿区，两条大断裂近平行展布，其两侧的平行次级构造发育，区内断裂构造以北东向为主，构造形迹较隐蔽，断续出现，为多期方解石及白云石网脉胶结的构造角砾破碎带，角砾成分主要为白云岩及灰岩。 区内围岩蚀变不强烈，蚀变类型简单。常见的蚀变有白云石化、方解石化及大理岩化等，与铅锌矿化相关的围岩蚀变主要为白云石化和大理岩化。 图1. 马山岭矿区地质简图
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user: 4. 地质找矿指示意义 1) 矿区土壤元素地球化学含量特征、分布型式表明：矿区Pb、Zn和Sb元素含量较高、变异系数大、分布范围广，其中，Pb、Zn元素参与了次生富集作用，形成了明显的地球化学异常。Sb元素次生富集作用强烈，可能在佳园-火烧铺大断裂带的深部找矿具有指示性意义 2) 因子分析、聚类分析及相关分析等多元素统计分析表明，矿区Pb与Zn元素有较强的聚合性，正相关性，表明在马山岭矿区应加强方铅矿、白铅矿、闪锌矿、菱锌矿及异极矿等矿种的寻找，在实际找矿勘查中，可以作为矿区的指示元素。 3) 单元素异常特征表明，矿区主攻矿种Pb与Zn高值区主要分布于泥盆系中统棋梓桥组，含矿岩性主要为灰白色中粗晶白云岩、其次为灰黑色中细晶白云岩。事实证明，区内发现的多处铅锌矿点就位于棋梓桥组白云岩中，棋梓桥组为铅锌矿找矿的目标层位。 4) 结合矿区地质及物探特征，矿区多元素综合异常特征显示：区内Pb、Zn综合异常区(带)，即ZH-1、ZH-2、ZH-3和ZH-4具有良好的找矿前景，为矿区下一步铅锌矿勘查的重要找矿靶区。
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user: 5. 结论 在马山岭矿区，按照规范进行土壤地球化学取样，对分析测试后的土壤地球化学样品用SPSS软件进行处理，发现Pb、Zn元素聚合性强、具有明显的正相关性，Pb、Zn元素参与了较强的次生富集作用。单元素或多元素异常特征显示，Pb与Zn高值区主要分布于棋梓桥组中粗晶白云岩中，Pb、Zn元素是马山岭矿区的主攻矿种，区内ZH-1、ZH-2、ZH-3和ZH-4综合异常区(带)是铅锌矿的主要找矿靶区。事实上，与其他找矿勘查手段(磁法、电法或地质测量)相比，土壤地球化学测量是一种成本低廉、见效快、操作简单的技术方法。
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user: 摘 要 弓长岭铁矿内产出的富铁矿体是我国为数不多的、可工业利用的富铁资源之一，富铁矿体周围发育有强烈的绿泥石化蚀变。本文采用ASD FieldSpec 3地物光谱仪对距富铁矿体不同位置蚀变围岩进行反射光谱测量，并提取2250 nm和2340 nm处光谱吸收特征，结果表明上述光谱吸收特征可以很好地表征富铁矿体围岩的蚀变强度。该研究对今后本区富铁矿的勘查具有一定的指导意义。 关键词 :富铁矿，围岩蚀变，绿泥石，弓长岭铁矿
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user: 1. 引言 沉积变质型铁矿是世界上最重要的铁矿床工业类型，其储量占世界探明铁矿资源的60%以上，我国情况基本类似，占探明储量的50%以上 [ 1 ] 。该类型矿床在我国辽宁省鞍山—本溪地区最为典型，故而亦称为“鞍山式铁矿”。 我国沉积变质型铁矿资源虽然丰富，但高品位富铁矿严重匮乏，其中具有工业意义的以辽阳弓长岭铁矿二矿区富铁矿最为典型，因此前人从成矿地质特征 [ 2 ] [ 3 ] 、流体包裹体 [ 4 ] [ 5 ] 、同位素特征 [ 6 ] [ 7 ] 、矿物学特征 [ 8 ] [ 9 ] 、成矿实验 [ 10 ] 、富铁成矿机制 [ 11 ] 、微量及稀土元素特征 [ 12 ] 等方面对弓长岭富铁矿成因进行了深入研究，对于寻找“弓长岭”型富铁矿具有较好的指导意义。 弓长岭富铁矿体周围均发育有以绿泥石为主的围岩蚀变，蚀变岩石呈脉状、似层状或皮壳状依附于富铁矿体周围，围岩蚀变强度与富铁矿体的规模呈正相关关系，即围岩蚀变越强烈则富铁矿厚度大且品位高 [ 13 ] ；对绿泥石岩的成因矿物学研究表明，绿泥石含铁系数可很好地表征富铁矿化的规模与强度 [ 9 ] 。本文在详细野外工作基础上，选取代表性蚀变围岩样品进行了反射光谱测量并提取了特征反射光谱信息，结果表明短波红外反射光谱2250 nm附近和2340 nm附近的吸收光谱特征亦可很好地表征绿泥石蚀变特征，该方法为矿区下一步富铁矿勘探提供了一种新的手段。
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user: 2. 弓长岭铁矿成矿地质背景 弓长岭铁矿区大地构造位置位于鞍山凸起东部 [ 13 ] 。矿区内出露地层主要为太古宙鞍山群茨沟组，岩性以斜长角闪岩、黑云变粒岩、片麻岩及磁(赤)铁石英岩为主，是主要含矿层位；矿区内构造发育，褶皱构造以弓长岭背斜为主，而断裂构造则以寒岭断裂和偏岭断裂横向断层为主，另存在系列较老的走向断层，与富铁矿体形成关系较为密切；矿区内岩浆岩主要为混合花岗岩，分布面积广，老地层呈“捕掳体”形式分布于混合花岗岩体中，另有少量伟晶岩及基性侵入岩脉。
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user: 3. 弓长岭铁矿富铁矿体特征 本矿区贫铁矿体主要赋存在上、下两个含铁带之中。上含铁带包括 Fe 4 、Fe 5 和Fe 6 ；下含铁带包括Fe 1 和Fe 2 ，以及含铁带之间的黑云斜长变粒岩带中夹有Fe 3 ；其中规模最大的矿层为Fe 6 ，其它顺次为Fe 2 、Fe 4 、Fe 1 、Fe 5 、和Fe 3 (见图1)。 矿区内共有138个富铁矿体，其中较大的有三个，主要分布在Fe 6 中，其次是在硅质层中。 第一富矿体(RI)：位于西北区和中央区的Fe 6 中，为本区最大的富矿体，占富矿总储量的一半以上，矿体沿走向长2.8 km，纵向延伸很大，出露标高为0~100 m，深部一般在−900 m标高以下，厚2~30 m； 图1. 弓长岭铁矿二矿区地质平面图(据周世泰，1994) 矿体呈似层状，与贫矿层的产状一致，内部有小的磁铁石英岩体及蚀变岩的夹层。本次研究中蚀变围岩即采集于该富铁矿体周围。 第二富矿体(RII)：位于中央区的Fe 6 中，为本区第二大富矿体，储量占富矿总储量的14.5%；矿体沿走向长1.5 km，向上尖灭，深部可达−100 m，矿体上小下大、上薄下厚，厚5~30 m；矿体呈似层状，与贫矿层的产状一致。 第三富矿体(RIII)：位于中央区Fe 4 之中，矿体沿走向长0.7 km，矿体出露最高标高为−200~−380 m，厚3~26 m；矿体产状与所在的Fe 4 相同。 此外，在东南区的Fe6中，有多个小富铁矿体，分布于19~28线，最低见矿标高在−530 m，矿体沿走向长120~290 m，延深150~535 m，矿体厚度变化较大(2~15 m)。
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user: 4. 样品采集及SWIR测量 前人研究表明，弓长岭富铁矿周围围岩蚀变主要有石榴石化、镁铁闪石化、绿泥石化、碳酸盐化、黑云母化、十字石化、黄铁矿化等，其中绿泥石化、镁铁闪石化和铁铝榴石化最为发育，本文即以富铁矿周围最为发育的绿泥石化围岩为研究重点。 在规模最大的富铁矿(RI)顶底板、富矿近矿围岩、富矿远矿围岩及富铁矿体外围围岩中系统采集蚀变围岩共计13块，按照距离矿体远近进行编号；室内磨制薄片并鉴定，结果表明采集样品中主要矿物为绿泥石和石英，其它矿物含量较少(图2)。 样品测量采用美国ASD公司的便携式地物光谱仪(FIELDSPEC 3)，其主要的技术参数为：光谱范围350~2500 nm；光谱分辨率：3 nm@350~1000 nm，7 nm@1000~2500 nm；采样间隔：1.4 nm@350~1000 nm，2 nm@1000~2500 nm；数据间隔：1 nm；波长精度：±1 nm；重复性：优于0.3%。 测试过程中为了最大程度地消除大气的影响，采用高密度探头室内接触式测量；测量样品为经简单预处理的块样，每块样品至少测量六个点，以其均值作为最终测量结果，以保证采集数据的代表性；每个点光谱采集次数为10次，尽可能提高光谱数据的信噪比；保存采集的光谱数据便于后续数据处理；测量结果见图3。 图2. 弓长岭富铁矿体外围绿泥岩特征 图3. 弓长岭富铁矿围岩反射光谱测量结果图
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user: 5. 光谱数据处理及结果讨论 5.1. 数据处理 光谱数据处理包括数据预处理和光谱特征参数提取两个部分。数据预处理采用美国ASD公司的VIEWSPEC PRO来进行，主要包括拼缝处理、均值化、连续统去除等，将每个样品采集的多个光谱数据取平均值以增强测量数据的代表性；光谱特征参数提取采用国际光谱公司(SII)的SPECWIN软件进行，在连续统去除的反射光谱曲线上提取2250 nm、2340 nm附近光谱吸收深度，结果见表1。 一般地，1400 nm、1900 nm附近的吸收光谱指示的是OH − 和H 2 O的吸收特征，而2200 nm、2250 nm和2340 nm附近的吸收光谱指示的是Al-OH、Fe-OH和Mg-OH键的吸收特征 [ 14 ] ；短波红外反射光谱方法已成功应用于浅成低温热液、VMS型及侵入体相关矿床的围岩蚀变研究中 [ 15 ] ，甚至可用于追溯流体运移通道 [ 16 ] [ 17 ] ；但在古老的沉积变质型矿床的围岩蚀变研究中应用较少，本文即以反射光谱方法研究弓长岭富铁矿蚀变围岩特征，并探讨反射光谱特征对“弓长岭型”富铁矿成因及找矿的指示意义。 5.2. 结果讨论 前人研究表明，富铁矿体强蚀变围岩中绿泥石的含铁系数对富铁矿具有良好的指示意义 [ 9 ] ，含铁系 数f与矿体品位间呈正相关；对样品中绿泥石的电子探针分析结果表明，绿泥石含铁系数介于49.3~56.3之间，相差不大且其空间分布并不明显 [ 18 ] 。 绿泥石成分复杂，矿物内元素类质同象现象广泛，相互之间的代替比例变化大，因此矿物属种亦多 [ 19 ] 。同族矿物间的变化主要与八面体位置的Mg、Fe、Al等元素含量变化有关。 矿物反射光谱在2250 nm附近和2340 nm附近表现出来的吸收特征应该是Fe-OH键和Mg-OH键的谐波，因此反射光谱吸收特征与全岩分析中的Fe和Mg元素之间相关性可能并不好，本次研究也证实了这一点；基于二者均含OH − ，且绿泥石是较为典型的铁镁硅酸盐矿物，二者吸收特征可能与围岩蚀变强度或成矿作用之间具内在联系。利用表1数据绘制二维散点图，结果见图4。 由图4可以看出，不同样品Fe-OH键和Mg-OH键的反射光谱吸收深度的规律性还是很明显的，表现为距离矿体越近则吸收深度越小，在图4上表现为距离原点较近，相应地绿泥石化程度越高；反之，距离矿体越远则吸收深度越大，在图4上表现为距离原点越远，相应地绿泥石化程度越低。鉴于不同围岩在2200 nm和2340 nm附近的吸收波长位置变化极小，上述吸收特征的规律性变化应该不是由绿泥石种类(镁绿泥石或铁绿泥石)变化引起，而应与蚀变温度/水岩比或者说蚀变强度密切相关。引起这种变化的岩石学/矿物学的证据尚需今后进一步工作来证实。 Table 1 Spectral parameters from Gongchangling rich iron ore deposi 编号 取样位置 2250 nm (Fe-OH) 吸收深度 2340 nm (Mg-OH) 吸收深度 编号 取样位置 2250 nm (Fe-OH) 吸收深度 2340 nm (Mg-OH) 吸收深度 1 富矿体顶板 485 379 8 富矿近矿围岩 1063 1048 2 660 633 9 880 818 3 760 811 10 765 668 4 富矿远矿围岩 1472 1502 11 富矿外围围岩 2143 1763 5 1794 1688 12 2621 2156 6 2042 1913 13 2255 1994 7 563 818 表1. 弓长岭富铁矿光谱特征参数提取结果表 图4. 弓长岭富铁矿围岩反射光谱特征参数散点图
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user: 6. 结论 1) 弓长岭富铁矿体周围均发育有明显的绿泥石化蚀变，蚀变的强度与富矿体规模及品位基本呈正比。 2) 按距弓长岭富铁矿体不同距离系统采集蚀变围岩并进行反射光谱测量，结果表明2250 nm和2340 nm附近的吸收深度可以很好地表征绿泥石化蚀变强度，具体表现为距离富铁矿体越近则吸收深度越小，而距离越大则吸收深度越大；该规律对富铁矿成因研究及下一步找矿具有一定的指导意义。 3) 综合研究认为，不同空间位置绿泥石化围岩的吸收强度不同可能与温度及水岩比有关，反射光谱吸收特征可以很好地表征富铁矿体的围岩蚀变强度。
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user: 摘 要 针对线性加热装置在热传导过程中测试点温度随加热时间的变化问题，研究了加热装置中心点处辐射值E与功率P之间的关系式，基于周边传导介质的性质，推导了考虑时间延迟参数的一维热传导模型，并通过加热棒为装置进行了热传导实验，验证了理论模型的适宜性。研究结果表明，受热传导影响而测试点温差逐渐提高时，测试点温度变化斜率逐渐减小并趋于稳定。通过对理论计算的温度值与实测温度值进行了对比表明，实验初期相对误差最大达到20%，但随着加热时间和热源功率的增加，两者的温差逐渐减小并趋于零，说明本文推导的理论计算公式符合实际。 关键词 :一维热传导，温度分布，温度梯度
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user: 1. 引言 通过温度场研究渗流场是在国内外对于温度示踪法研究的基础上发展起来的，为研究渗流场提供了新的研究理论和方法 [ 1 ] 。如何有效地了解岩土体温度的变化特征，对于识别地下渗流的路径及变化特征研究方面具有重要意义。目前，有关热传导引起的温度变化特性研究方面，孙培德等应用有限元法模拟了深井巷道围岩地温场中4种常见隧道断面的岩石温度分布特征规律，揭示了地温场内温度分布与地热学参数之间的时空变化关系 [ 2 ] 。赵坚等通过水流在岩石裂隙的循环试验，研究了岩石裂隙的水力-热力特性，得出裂隙几何与表面粗糙度对岩石-裂隙热传导起重要作用 [ 3 ] 。王小明等依据南京越江公路隧道浅层温度场以及管片外侧温度进行的长期监测试验结果，分析了其温度变化规律，建立了隧道浅埋段传热的三维数值模型 [ 4 ] 。高红贝等对不同温度条件下实验土壤的水分特征曲线、导水率、扩散率和比水容量等土壤水分运动基本参数的温度效应进行了理论研究 [ 5 ] 。曹鼎峰等基于碳纤维加热光缆的分布式测温系统，对埋设在土壤中的碳纤维加热光缆的温度变化进行测定，利用其升温过程中的温度特征值与含水率之间的关系测量土壤中的含水率 [ 6 ] [ 7 ] 。 综上所述，虽然有关热传导特征和温度识别方法方面取得了不少研究成果，但有关一维热传导条件下与热源不同距离的测试点温度变化理论模型研究方面还需进一步探索。本文基于傅里叶导热定律，推导了考虑时间延迟参数的一维热传导模型，并以加热棒作为热源，通过加热棒在恒温水槽中的温度变化特性实验，得到不同功率下的温度分布特征，验证了理论计算公式的合理性。论文的研究成果对于一维加热环境下岩土体介质等材料的温度传导特性计算及研究方面具有良好的借鉴意义。
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user: 2. 一维热传导模型 对于一维线性加热装置在热传导过程中测试点温度随加热时间的变化问题，假设与热源一定距离的目标质点在单位时间、单位面积内接受的热量值为E (以下简称为辐射值E)，该质点在单位时间、单位面积内散失的能量值为H 0 ，则热传导条件下该质点的辐射值与温度t、某时间段τ的关系为 [ 8 ] (1) 式(1)中， 为质点的比热容；M为质点的质量；dτ为热源加热后某时刻的时间段；Δt为质点的温度升高值。对于已知的实验材料，除热量的辐射值E和热量的热损值H 0 外，其余参数为常数。 式(1)中热量从热源散发到达目标质点时，其间一部分热量由目标质点吸收，另一部分则由目标质点与热源之间的填充物所吸收，即目标质点接受的热量值只是热源散发热量的一部分。热量以热传导方式从热源至目标质点之间传播时，存在温度传导的时间差，即时间延迟τ 0 。因此，对于一维热传导条件下目标质点温度与热源功率及时间的变化关系，应在式(1)的基础上需要考虑目标质点接受的热量值与热源总散发热量的比值关系和时间延迟τ 0 。 对于长为L，电阻半径为r 3 ，功率为P的加热棒，管壁的表面积为2·π·L·r 3 ，因为辐射值为单位面积散发的能量值，功率为散发的总能量值，则加热棒管壁任一点处其辐射值与功率之间的关系为 (2) 式(2)中，n为目标质点接受的热量值与总热源散发热量的比值。当加热功率和周边材料介质的性质及环境温度保持不变时，假定目标质点吸收的能量与热源散发的能量的比值为恒定值。因此，可以把加热装置中心点温度响应特征等效为稳态情况下无限长圆筒壁表面温度的响应特征，根据稳态无限长圆筒壁的温度分布，求出目标质点吸收的能量与热源散发的能量的比值。 通过傅立叶导热定律，可以得到稳态情况下无限长圆筒壁的温度分布方程 [ 8 ] 。有关稳态无限长圆筒温度分布图，如图1所示。图1中，设热源的半径为r 1 ，圆筒内壁半径为r 2 ，外壁半径为r 3 ，热源表面的温度为t 1 ，外壁表面的温度为t 2 。 根据傅立叶导热定律，对于无限长圆筒，距热源中心轴线r处质点温度为 (3) 对于某一质点的比热容为C、质量为M，若其温升为Δt，则该质点吸收的能量为C·M·Δt。对式(3)从r 1 至r 2 进行积分，得到热源传导过程中其它质点吸收总能量Q 1 ，即 (4) 式(4)中C 1 、M 1 分别为热源与指定质点之间充填物体的比热容及质量，t 0 为质点的初始温度。 当质点距中心r 2 至r 3 之间时，质点所处位置所吸收的总能量为Q 2 ，即 (5) 式(5)中C 2 、M 2 分别为圆柱体管壁的比热容及质量。 由式(4)和式(5)可以得到质点吸收的能量占热源散发能量的比值n，即 图1. 无限长圆柱体温度分布图 (6) 由式(6)可以得到不同功率下目标质点接受的热量值与热源散发热量的比值n。 当周边介质的温度保持不变时，距热源一定位置的质点其热量损耗值与温度之间有如下关系 [ 9 ] ，即 (7) 式(7)中，当实验在水体环境下进行时h为热对流系数，若在岩土介质环境时h为导热系数，t为加热后质点某时刻温度。 在岩土介质环境下，将热量损耗值式(7)及其目标质点辐射值与功率之间的关系式(2)代入式(1)，得到在岩土介质环境下，距热源一定距离的目标质点，其温度的响应特征。即 (8) 时间延迟量值τ 0 ，其大小与充填的物体性质有关，可通过实验进行测定。考虑时间延迟影响，将上式(8)时间τ改为τ-τ 0 ，即 (9)
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user: 3. 加热棒温度传导模拟实验 3.1. 实验方案 实验时将内有电阻加热丝的加热棒放置于恒温水浴箱，并在玻璃管表面中点处黏贴温度传感器，测量石英壁外壁中点处的温度变化。有关恒温水浴箱尺寸为40 cm ×35 cm × 15 cm，如图2所示。加热棒的结构为空心石英玻璃管的中央放置直径为1 cm、长度18 cm的电阻加热丝作为热源，加热丝与玻璃管内部由氧化镁粉末充填。有关空心石英玻璃管的尺寸分别为长度21.3 cm，直径2.0 cm，壁厚0.2 cm。有关加热棒结构示意图，如图3所示。 实验前将功率为200 W的加热棒放置于充满水的水浴箱并进行加热实验，水浴箱中水的初始温度为 图2. 实验装置简图 图3. 加热棒结构示意图 14℃。试验时将电阻丝加热到石英管壁出现温度变化的时间段作为时间延迟τ 0 ，并按照一定温度梯度记录加热时间，当玻璃管表面温度不发生变化时终止实验。按以上步骤，更换水浴箱中的水，放置功率为300 W加热棒进行下一组实验。 3.2. 实验结果与分析 通过加热棒外表面中点处安装的温度传感器，得到加热功率分别为200 W和300 W时温度随时间的变化关系。此次实验，式(9)中t为加热棒中点的温度值；t 0 为其初始温度，取水温值14℃；n为加热棒中点接受的热量值与热源散发热量的比值，此值与热源功率及目标质点位置有关，可由式(6)求得不同功率下的的值；C为加热棒中点(材质为不透明石英玻璃)的比热容891.8 J/(Kg·K)；L为石英玻璃管长21.3 cm。 通过加热棒的参数代入式(9)。得中到加热棒外表面中心位置温度随时间的变化曲线，并与实测的温度值进行了对比，计算了相对误差。有关功率分别为200 W和300 W时加热棒外表面中心温度随时间变化曲线，如图4、图5所示。图中，时间轴的起始值为时间延迟τ 0 ，温度轴的起始值为初始温度。 由图4可知，通过理论计算的温度变化曲线与温度实测值均随加热时间的增加其曲线斜率逐渐减小并趋于稳定。其主要原因为，由于加热初期石英管壁与电阻丝之间的温差较大，石英管的温度上升较快。随着加热时间的增加，石英管壁与电阻丝之间的温差逐渐减小，同时受恒温箱中水温的影响，石英管表面的热量损耗增大，最终管壁接收到的热量与散失热量逐渐相等，石英管壁的温度趋于稳定。通过理论计算的温度值与实测值进行对比表明，加热初期两者相差较大，其相对误差达到12%，但当加热时间增加至50 s后，两者的相对误差将小于3%，说明此时两者的结果基本一致。 由图5可知，功率300 W时因热传导引起的石英管温度变化曲线与功率200 W时大致相同，即随着 图4. 200 W加热棒外表面中心温度随时间变化曲线 图5. 300 W加热棒外表面中心温度随时间变化曲线 加热时间的增加而温度逐渐增高，但其变化率却逐渐减小。通过理论计算得到的温度值与实验值进行对比表明，两者在实验初期的相对误差将达到20%，但随着加热时间的增加两者逐渐趋于一致，特别是当加热时间增加至40 s后，两者的相对误差小于6%。
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user: 4. 结论 通过上述分析，得到以下结论： 1) 通过考虑时间延迟参数的一维热传导模型，得到了加热棒表面温度随时间的变化曲线。结果表明，由于加热初期石英管壁与电阻丝之间的温差较大，测试点温度随时间的斜率近似为直线，但随着加热时间的增加，两者的温差减小，温度变化斜率逐渐减小并趋于稳定。 2) 通过不同功率下对理论计算的温度量值与温度实测值进行了对比，其结果两者在实验初期相对误差最大达到20%，但随着加热时间的增加，两者的温度逐渐趋于一致，说明本文推导的理论计算公式符合实际。
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user: 摘 要 BP神经网络是一种基于误差反向传播的多层前馈网络技术，能很好解决非线性映射和数据泛化等问题，且能容许个别样本出现错误。环江地区长6储层产能预测影响因素较多，在综合考虑各影响因素的基础上，利用灰色关联法选择影响产能的储层参数，进而建立BP神经网络预测模型对产能进行预测，通过与基于RQI储层品质因子及支持向量回归机的产能预测方法进行对比分析，表明基于BP神经网络预测结果正确率高于另外两种方法。 关键词 :神经网络，环江地区，长6，储层产能预测
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user: 1. 引言 油气储层产能评价与预测是油气勘探和开发领域的一项基本任务，对油气产能的评价不仅能检验油气勘探的成果，而且可作为指导油气田开发的依据 [ 1 ] 。产能预测方法的基本思想是通过研究测井、岩心分析、试油、生产等数据，建立储层产能与测井数据之间的关系，利用储层原始静态特征参数评价、预测储层的产能 [ 2 ] [ 3 ] 。在油田开发过程中，油气储层的生产能力受到诸多因素的影响，产能是各种影响因素的综合反映。归纳起来，影响产能的因素大致可分为两大类，一类是储层因素，包括储层的岩性、物性、含油气性和流体性质；另一类为工程因素，包括表皮系数和流体半径。储层产能是由储层的自身条件与外部环境以及油气性能等共同决定的。实际生产中，由于受特定开采区块内开发井网和作业方式的限制，外部环境条件和油气性能等是相对固定不变的 [ 4 ] 。此时，储层的产能高低与油气储层的自身性质具有很强相关性。目前对油气产能的预测提出了较多方法 [ 5 ] ，谭成仟提出了储层产能的灰色理论预测模型 [ 6 ] [ 7 ] 并应用于辽河油田 [ 8 ] ，多元回归分析也被用于油气产能预测 [ 9 ] ，张锋等提出基于支持向量机方法预测储层产能 [ 10 ] ，张程恩结合RQI储层品质因子预测储层产能 [ 11 ] 。针对环江地区长6油层组低孔–特低渗岩性油藏 [ 12 ] [ 13 ] ，本文在储层特征研究的基础上 [ 14 ] ，利用已有的勘探、评价井信息，探讨了基于BP神经网络产能预测方法，并与基于RQI产能预测方法和支持向量机方法进行了比较。
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user: 2. 研究区概况 研究区位于鄂尔多斯盆地西南部环县以北地区，区域上横跨天环坳陷和伊陕斜坡两大构造单元，区域构造背景为一平缓的西倾单斜。工区西起山城，东至樊学，北到姬塬，南至郝家涧。研究区处于鄂尔多斯盆地西北、东北及西部三个物源交汇处，面积约2900平方千米。 研究层段为延长组长6段，从盆地演化史可知长6期盆地进入湖盆萎缩期，碎屑物质逐步充填湖盆，进入了陆相三角洲建设期，且逐渐向湖盆中心推进，目的层主要发育三角洲前缘亚相沉积，以水下分支河道沉积为主，局部发育半深湖–深湖环境，且存在一定范围的浊积扇和砂质碎屑流等深水沉积，储层发育浅灰色长石砂岩、长石质岩屑砂岩、岩屑质长石砂岩，由于受后期压实作用等的影响，工区主要发育低孔低渗的致密储层，平均孔隙度9.04%，渗透率0.31 mD，局部地区发育高孔高渗带。近年来环江地区长6段勘探不断取得新进展，自2009年以来陆续发现新的含油砂带，有利区含油面积达到240 km 2 ，评价储量更突破6000 × 10 4 t，逐渐成为盆地内又一重要的油气勘探区。
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user: 3. 训练BP网络的步骤 BP神经网络是一种监督学习算法，输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差反复调整训练，使输出向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，记录训练网络的权值和误差。训练BP神经网络的步骤如下： 1) 神经网络初始化，给所有连接权值赋予区间(−1，1)内的随机数，设定误差e、计算精度ε。 及最大学习次数N； 2) 随机选取第k个输入样本 、期望输出 ； 3) 计算隐藏层各神经元的输入和输出； 4) 利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导函数 ； 5) 使用隐藏层到输出层的连接权值、输出层的 。和隐藏层的输出计算误差函数对隐藏层各神经元的偏导数 ； 6) 根据隐藏层各神经元的 。和隐藏层各神经元的输出修正连接权值 ； 7) 利用隐藏层各神经元的 和输入层各神经元的输入修正连接权； 8) 计算全局误差 ； 9) 判断误差E是否满足要求，当误差达到预定精度或学习次数大于设定的最大次数则结束计算，否则选择下一个学习样本进入步骤3)继续学习直至满足结束条件。 训练BP网络的取样数据要满足几个条件：1) 遍历性，即选取出来的样本要有代表性，能覆盖全体样本空间。本文中每个聚类部分都选取部分样本作为训练输入层数据；2) 相容性，即选取出来的样本不能自相矛盾；3) 致密性，即选取的样本要有一定的数量，以保证训练的效果；4) 相关性，即训练样本中各输入值与目标值要有一定的相关性，训练样本集合中输入参数之间线性无关。为保证BP网络能够快速收敛，目标输入层和输出层的数据通常需要归一化到0到1区间。 理论上含有一个隐藏层的BP网络可以满足任意精度近似连续非线性函数。用神经网络预测储层的油气产能，在一定程度上，避免了建立产能与储层物性、含油性、有效厚度之间复杂函数关系的过程，只需要选取已知数据作为训练数据，就可以很容易建立储层的产能预测模型。
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user: 4. 利用BP神经网络预测产能 根据灰色系统理论选择储层产能相关评价参数，利用灰色关联法对产能评价参数“去白化”，确定储层产能评价指标与实际数据之间的灰关联度，即各自变量在回归模型中的重要性排序，最终优选出产能评价的影响参数(图1)，进而计算各指标的影响权重，对影响产能指标的权重排序 有效厚度 > 孔隙度 > 含油饱和度 > 渗透率 对于低孔、超(特)低渗储层，产能受油层厚度的影响相对大，同时孔隙度、含油饱和度越大，产能越大，与前期储层综合评价的认识是一致的。 结合探井目的层试油资料，对长6层生产井前3个月产量做劈分计算，得到了环江产油井长6层位的产能数据，使用给定BP网络模型训练得到针对研究区产能预测参数所有神经元的权重后，就可进行产能预测。具体操作流程：①首先设计人工神经网络结构，采用三层网络结构(图2)，选择孔隙度、渗透率、含油饱和度和有效厚度4个预测参数作为BP网络的输入层神经元，产能值为输出层神经元，根据 经验设定5个隐层神经元，构成储层产能预测的BP网络模型；②选取R317、W191、H241、H258、H151、M2、H23等井作为训练样本数据训练(表1) BP神经网络，给定BP神经网络的收敛误差为0.0001；③通过网络训练得到适合于全地区的连接权重和阈值后，使用该模型对未知产能生产井预测。 基于图2的神经网络预测模型预测环江长6单井产能。储集层品质因子能够有效反映岩石微观空隙结构变化的岩石物理分类特征参数，支持向量机是基于结构风险最小化原理的非线性拟合方法，本文比较了BP神经网络和支持向量机及基于RQI储层品质因子方法的预测产能(表2)。 表3是三种方法的预测产能与实际产能的回归系数，其中BP神经网络方法的预测值与实际值的回 图1. 基于灰色关联法评价产能相关指标权重系数 图2. 环江长6的BP神经网络产能预测模型 Table 1 Training data table of well productivity in Huanjiang Chang 井号 层位 输入层 输出层 孔隙度 渗透率 含油饱和度 有效厚度 日均产量(t/d) H200 长6 3 7.55 0.04 46.34 2.75 0.20 R317 长6 3 8.97 0.06 49.17 7.53 0.42 W191 长6 1 8.79 0.05 43.51 12.13 0.81 H23 长6 3 9.79 0.14 45.05 19.13 2.14 表1. 环江长6单井产能的训练数据表 Table 2 Productivity prediction effect of Chang 6 in Huanjian 井号 深度段 实际产能 SVR预测产能 ANN预测 RQI预测 R97 2548-2559 0.18 0.28 0.20 0.44 H200 2474-2482 0.20 0.40 0.20 0.20 B39 2511-2517 0.31 0.66 0.26 0.32 H51 2593-2604 0.34 0.72 0.23 0.33 H258 2550-2555 0.36 0.98 0.23 0.56 R317 2364-2373 0.42 0.70 0.41 0.36 H249 2579-2584 0.46 0.42 0.20 0.25 H241 2576-2593 0.48 1.40 0.56 0.34 W230 2203-2220 0.54 1.05 0.21 0.48 R316 2326-2337 0.71 1.21 0.91 0.69 W191 2496-2509 0.81 1.67 0.87 1.07 W245 2517-2530 0.93 0.87 0.98 0.83 M2 2440-2410 2.07 1.55 2.14 1.61 H151 2476-2492 1.45 1.32 1.86 0.81 T115 2316-2331 1.85 1.75 1.87 1.67 R307 2192-2201 2.00 1.89 2.08 1.96 H23 2618-2638 2.14 2.02 2.14 2.28 H238 2505-2520 2.34 1.84 2.00 2.17 表2. 环江长6段产能预测效果 Table 3 Correlation coefficient between prediction and actual productivit 方法 预测产能与实际产能回归相关系数 RQI 0.89 SVR 0.73 BP神经网络 0.95 表3.产能预测与实际产能相关系数表 归相关系数为0.95，比SVR和基于RQI储层品质因子方法的预测准确性更高，证明了基于BP神经网络的产能预测模型的有效性和实用性。 结合环江地区沉积特征、储层特征、砂体分布等资料，在已建立的BP神经网络预测模型基础上进行了有利区预测(图3)。研究区长6 2 的有利区分布较分散，从北到南均有分布，共预测出有利区11个，预测总面积148.52 km 2 ，发育在三角洲前缘水下分支河道，物源主要受北东向三角洲沉积影响。
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user: 5. 结论 1) 根据灰色系统理论选择储层产能相关评价参数，利用灰色关联法对产能评价参数“去白化”，确定储层产能评价指标与实际数据之间的灰关联度并进行排序，影响产能的重要指标为有效厚度、孔隙度、含油饱和度和渗透率。 图3. 基于BP神经网络的环江长6 2 有利目标预测区 2) 基于BP神经网络模型预测环江地区长6单井的产能，对比支持向量机和基于RQI储层品质因子方法，BP神经网络产能预测模型具有很强的适应能力与灵活性，避免了产能方程中经验系数确定的复杂工作，预测精度相对较高。 3) 以环江长6 2 为例在BP神经网络预测模型基础上进行了建产有利区预测，为油田进一步生产开发提供依据。
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user: 摘 要 储层非均质性是指储层由于在形成过程中受沉积、成岩作用和构造作用的影响，在空间分布及内部各种属性上都存在的不均匀的变化。其对油气的开发利用以及中老油田剩余油的再开发具有重要作用，所以储层非均质性一直是储层研究的重点、难点。随着我国大部分陆相碎屑岩油气田已进入中晚期，所以海相碳酸盐岩型油气藏在我国的油气田勘探开发中日益重要。随着塔里木、四川盆地的海相碳酸盐岩型油气田的勘探取得重大突破后，碳酸盐岩储层非均质性的研究与评价愈显重要。通过查阅大量资料以及借鉴碎屑岩储层非均质性研究手段，归纳总结碳酸盐储层非均质性的研究现状、表征、研究方法等内容，随着多学科相结合以及储层地质建模技术的应用，碳酸盐岩储层非均质性的研究必定会达到一个新的阶段。 关键词 :碳酸盐岩储层，非均质性，劳伦兹曲线，储层地质建模
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user: 1. 国内外研究现状 关于储层非均质性的研究始于20世纪70~80年代，国际上1985、1989、1991年分别召开了3届储层表征技术讨论会，从而掀起了储层研究的热潮。1985年中国将“中国陆相储层特征及其评价”列为部级科技攻关重点项目 [ 1 ] ，由此拉开了中国储层研究的序幕，而储层的非均质性正是储层研究中的核心内容。经过几十年的发展，国内外关于储层非均质性研究已形成了比较成熟的理论和技术，其研究内容与领域不断扩宽，如沉积学和层序地层学的理论在储层非均质性研究中的应用；关于储层非均质性的表征，从定性到半定量、定量，从单参数到多参数综合定量评价；以及对储层露头的精细研究和储层地质建模技术的广泛应用。近年来，世界上各大石油公司和科研院所不惜重金开展露头精细解剖，力图建立各类储层的原型模型，积累地质知识库，最为成功的国外实例当属BP公司进行的Gypsy剖面研究 [ 2 ] 。
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user: 4. 研究趋势 随着对碳酸盐岩型油气藏重视程度的不断增强，碳酸盐岩地层的勘探开发的力度也不断加大，所以关于碳酸盐岩储层非均质性的研究也显得日益重要。但是我国碳酸盐岩储集层地质时代老、演化历史长，经后期构造、风化等作用影响，储集层类型多、非均质性非常强 [ 21 ] ，所以关于碳酸盐岩储层非均质性的研究难度大，研究成果也较少。在当今关于碳酸盐岩储层非均质性的研究趋势主要表现为：1) 研究内容综合化，由最初的对储层的分类、储集空间刻画逐步向储层非均质综合表征发展；2) 研究对象不断扩展，研究重点从常见的河流、三角洲、扇三角洲等碎屑岩储集体转向礁滩、古岩溶风化壳等碳酸盐岩储集体以及浊积砂体和煤系地层等更加复杂与隐蔽的储集体；3) 研究方法与技术逐渐多样化，由以前的单学科向多学科发展，紧密围绕油气勘探开发需要，结合地质、测井、地震、岩心、生产信息等各种资料，综合地质、测井、地震、数学地质、计算机、地质建模等各种技术手段多学科、多专业专业协同合作，以期望对储集体的刻画越来越准确；4) 表征方法定量化、统一化，由对影响储层物性的地质特征的定性描述转向储层非均质性的定量表征，由多个单一参数的定量表征转向基于不同算法理论得出的反映综合非均质特征的非均质性综合指数。由于碳酸岩储集层类型多，储层结构复杂性等，对于碳酸盐岩储层非均质性的研究还处于探索阶段，我们可以借鉴碎屑岩储层非均质的研究，针对碳酸盐岩储层的自身特点，同时也要结合工作中的实际，对原有方法技术进行改进，得到适合碳酸盐岩储层非均质性的研究方法。
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user: 5. 结语 储层非均质性的概念自提出以来就是储层研究的重点，前期我国关于储层非均质性的研究多倾向于碎屑岩储层，而随着国内碳酸盐岩型油气田的勘探开发连续取得重大进展后，关于碳酸盐岩储层非均质性的研究逐渐得到重视。相对于碎屑岩储层，碳酸盐岩储层的非均质性尤为强烈，目前关于碳酸盐岩储层非均质性的描述为定性和定量相综合，以较为准确地表征碳酸盐岩储层储层非均质性；定性描述主要是对影响储层物性的地质特征的描述，而定量描述则是通过非均质性综合指数、分类表征法等来表征其非均质性。通过借鉴碎屑岩储层非均质性的研究方法与技术并且结合碳酸盐岩储层的自身特点，归纳了关于碳酸盐岩储层非均质性的研究方法与技术，如典型露头剖面研究、层序地层学方法、劳伦兹曲线法、生产信息法、地质建模法等，在实际的应用中可结合研究区的特点综合利用各种方法；通过地质、测井、地震、数学地质、计算机、地质建模等各种技术手段的综合利用，必能实现对碳酸盐岩储层非均质性的精确刻画。
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user: 摘 要 为解决数据交换过程中，数据从数据库到XML的映射问题，对目前广泛使用的模型驱动映射方法进行了分析研究。对基于表的模型驱动映射方法进行改进，提出结合XML Schema的基于表的模型驱动映射方法，并制定了映射规则。这种改进的映射方法很好地保留了关系数据库表的结构特性和约束条件。还对映射过程中因参照关系而需有序插入数据的现象，提出了表插入优先计算方法。 关键词 :XML Schema，模型驱动，数据交换，基于表的映射
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user: 1. 引言 多年来，在信息化建设的进程中，由于人们对信息共享认识上的不足，造成各个应用系统之间的数据信息难以共享，形成彼此隔离的“信息孤岛”，极大地阻碍了信息化进程。如何共享已有的数据信息，已成为当今数据库研究领域的热点问题 [ 1 ] 。 为解决这一问题，许多研究者先后提出了多种不同的用于解决数据共享问题的数据集成技术。总的来讲，异构数据库集成所采用的技术有三种 [ 2 ] ：数据库迁移和转换技术、多数据库系统技术及使用中间件技术。这三种方法各有优缺点，一些研究者对第一种技术进行了研究，并开发了相应的程序，但其适用范围受到数据库系统版本及操作系统版本等因素的限制。到目前为止，还没有商品化的多数据库系统，即使在CIMS(Computer Integrated Manufacturing Systems，计算机集成制造系统)环境中实施也有一定的难度；而大多数研究者倾向于使用中间件技术来完成数据的集成。 为了完成数据的交换，需要采用统一的标准和规范，生成一个可供异构数据库之间共享数据的数据源。如今，XML(eXtensible Markup Language，可扩展标记语言)逐渐成为Internet上数据交换的标准模式 [ 3 ] ，同时，XML的诸多优点使得采用XML做为中间数据模型来完成数据的跨平台交换 [ 4 ] 得到了广泛的研究。采用这种模型的关键点在于数据库的关系模式向XML模式转换的映射问题。关系模式映射为XML模式的主要方法有模板驱动映射和模型驱动映射，国内外的许多学者针对这两种方法做了研究和实现。哈尔滨工程大学的曹虎 [ 5 ] 提出了基于XML中间件的异构数据库集成的中间件技术，以此来完成异构数据库数据的整合集成。山东大学的綦娜娜 [ 6 ] 提出了以XML文档为异构数据交换中介，实现基于XML的数据交换平台。这些方法大都是基于DTD技术来保留、完善映射过程中的信息匹配问题，但由于DTD本身的局限性，它们在映射过程中都没有很好的解决语义丢失等问题。 本文通过对目前存在的关系模式向XML模式映射方法的分析研究，提出了采用XML做为中间模型，使用基于改进的表的模型驱动映射方法来完成模式的映射。主要特点是对基于表的模型驱动映射方法进行了改善，用XML Schema技术取代DTD技术，很好的解决了映射过程中的语义丢失等问题；其次，考虑到实际的应用存在着表插入的优先顺序问题，为方便数据的操作，提出了表插入优先级计算方法，以简化XML数据向关系数据库插入的工作，提高数据交换的效率。
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user: 2. 映射方法的选择 根据以往的一些学者们的研究，异构数据库的数据集成涉及的主要问题有：异构性(包括系统异构和数据异构)、完整性(包括数据完整性和约束完整性)、透明性(包括平台透明性、系统透明性、数据源透明性)、针对不同数据源访问时的权限控制等 [ 7 ] [ 8 ] 。正如上述引言中所说的那样，采用XML作为中间数据模型加上本文下面介绍的映射技术和方法很好的解决了这些问题。 常用的建立数据库与XML文档映射关系的方法主要有两种：模板驱动和模型驱动。 2.1. 模板驱动 模板驱动映射方法的特点是不预先定义文档结构和数据库结构之间的映射关系，而是将命令语句(如select查询语句)嵌入到XML模板中的指定位置，然后让数据传输的中间件执行该模板，获得执行结果并替换模板中对应的命令语句部分，从而得到所要的XML文档。 2.2. 模型驱动 模型是对事物的一种抽象 [ 9 ] ，模型驱动就是对系统相关数据进行的抽象描述和规范的说明 [ 10 ] 。模型驱动映射方法的原理是在整个映射过程中以定义的模型为中心，把模型语义定义为映射约束条件，来驱动完成数据的映射 [ 9 ] 。采用基于XML的模型驱动映射的显著优点是简单易用，这是因为它在映射转换前先定义数据库模式与XML文档模式之间的映射关系，然后以此映射关系来完成数据库到XML文档之间的映射转换。通常这种模型驱动映射通过提前定义好的语义完成了需在映射过程中做的很多工作，极大简化了异构数据库的整合工作。 模型驱动的映射有基于表的映射( Table Based Mapping)和基于对象关系型的映射(Object Relational Mapping) [ 3 ] [ 6 ] 两种实现方法。这两种方法都是为数据建模，非常适合以数据为中心的映射过程，因而比较广泛地运用在实现数据库与XML文档之间的数据转换，特别是在关系数据库与XML之间的数据转换中。更重要的一点是这两种方法都能实现数据库与XML文档的双向转换。现在，这两种映射方法已经逐渐成为映射规范，通过它们来定义XML视图，XML查询语言(比如，XQuery可以直接通过视图对非XML数据库进行查询)。 对象关系映射功能比较强大，能够表示复杂的数据库模式，但映射规则复杂，转换效率较低。 基于表的映射则比较简单明了，但转换出来的XML文档格式比较单一，不能表示过于复杂的数据库模式，主要问题表现在： 1. 数据转换过程中的类型保留问题； 2. 数据格式的验证问题； 3. 表中约束条件信息的保留问题； 4. 表间相互参照约束信息的保留问题； 5. 从XML中提取数据向数据库中插入时的先后顺序问题。 为了解决基于表的映射中存在的问题，又有研究者提出了把基于表的映射和DTD (Document Type Definition，文档类型定义)相结合 [ 6 ] ，但由于DTD的语法结构独特 [ 11 ] [ 12 ] ，并且在约束和类型表达方面具有一定的缺陷，因而没有完全解决上述问题。 XML数据结构的另一种表示方式XML Schema具有丰富而强大的数据类型、基于命名空间的有效性验证以及可扩展、可伸缩等优点，加上XML Schema中定义的空值、唯一及键的概念与关系数据库中的概念是相符的，并且用XML Schema语言描述的XML Schema文档仍然是标准的XML文档，可以用解析XML文档的方法来解析XML Schema，所以利用基于表的映射方法的简单、易用、高效的优点作为关系数据库向XML的映射方法，同时采用XML Schema丰富强大的内建数据类型等优点来克服基于表的映射方法在表述关系数据库物理结构等方面的不足，将基于表的映射方法与XMLSchema结合，由此产生的改进的基于表的映射方法将能很好的克服传统的基于表的映射方法存在的问题。