DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 嵌入式系统软件设计 本系统从实时采集当前环境中的多项参数出发，因此需要实时操作系统来管理和调度，选用uC/OS-II操作系统，整个uC/OS-II的详细工作流程做如下说明： 1) 初始化变量：对需要用到的全局变量、数据结构进行声明及定义，创建最低优先级空闲任务OSTasklde，建立必须的数据链表如常用的任务控制块链表、事件控制块链表等 [ 11 ] 。 2) 创建任务：在整个底层嵌入式软件中一共建立了七个任务，分别是TASKGSMUART、TASKDataPro、TASKMsgTASKTCP、TASKZIGBEE、TASKInitGSM和TASKState、其任务优先级依次递减。 3) 进入多任务管理阶段：任务启动，寻找任务就绪表中优先级最高的任务，并把此任务的指针加载到程序指针中，并强制中断返回 [ 12 ] 。 4) 任务调度：任务运行前的准备，通过指针找到优先级最高的任务TASKGSMUART，并实现任务切换，任务调度是操作系统内核的主要服务，也体现了裸机程序跟多任务程序的最大不同 [ 13 ] 。 5) 用户任务：用户自定义任务，根据建议会优先调度优先级高度的任务，并且创建其它优先级相对低的自定义任务，如果遇到主动让出CPU、延时、请求临界资源、中断并使任务挂起。 在整个任务联系图中主(Main)函数流程图如图7所示。
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user: 5. 安装和调试 硬件安装需要将太阳能电池板固定在支架上并选择好方向以此来最大限度的吸收太阳光，嵌入式控制电路包装在防水的铝盒子里面，把传感器的接口线和电源接口线都引出，蓄电池直接放在大的铝盒子里，太阳能控制器和继电器放在一块，太阳能电池板的接线通过支架杆和太阳能控制器连接，再把预先准备好的传感器按照相应的接口接上就行，其硬件安装完成的实物图如图8所示。 图6. 传感器节点功能模块图 图7. 终端节点与路由节点和网关的网络通信流程 软件安装显得比较简单，只需要把编写好的软件发布到服务器上，告诉用户服务器的地址，用户需找一台能上网的电脑，在电脑上打开浏览器软件，在地址栏输入URL地址，输入正确的口令就可以进入系统。 硬件连接和软件安装完成后，给整个硬件系统上电，就可以实时采集环境中的数据。在计算机上的软件就可以看到相应的数据如图9所示。 图8. 安装好的硬件实物图 图9. 实时数据图 为保证设备的对于不同环境的适用性，我们选择了多个实验地点对设备进行测试。从图中我们可以清晰的看出，每台设备的名称、放置地点，数据的采集和存储的时间，以及设备的使用状态等信息，这大大方便了用户对野外信息的采集分析及管理。
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user: 6. 结束语 嵌入式硬件控制电路采用了分模块设计，使各个模块各尽其能又做到统一管理，前端实时采集环境中的各个参数，利用高度集成和低功耗的嵌入式微处理器进行对数据的处理。在此基础上，系统预留了很多扩展接口，如果需要对环境中的新参数进行采集，只需接上相应接口的传感器，操作非常便捷，为系统的维护和扩展打下基础。
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user: 摘 要 四川盆地西部坳陷中三叠统雷口坡组雷四 3 亚段沉积了一套厚度大、纵向连续性好、分布范围广的白云岩，多口钻井在该套白云岩钻揭高产工业气流。在大量岩心、薄片分析基础上，探讨了沉积微相特征及其对储集层发育的影响。川西坳陷雷四 3 时期为局限台地环境背景下的潮坪沉积，进一步可识别出灰坪、藻灰坪、(藻)云灰坪、(藻)灰云坪、云坪、藻云坪、泥云坪7个微相；雷四 3 沉积时期沉积水体浅且相对海平面变化频繁，早期发育云坪、藻云坪环境易发生准同生白云岩化，形成大规模的准同生白云岩，为储层发育奠定了基础。 关键词 :川西坳陷，雷四 3 亚段，沉积微相，储层，准同生白云岩化 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 碳酸盐岩储层发育的控制因素一直是碳酸盐岩油气勘探领域研究的热点，有利的沉积微相为储层发育提供物质基础是众多学者的共识，一般认为有利的微相主要为高能滩相或者含膏层系 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，在经历暴露淡水淋滤或埋藏溶蚀 [ 4 ] [ 5 ] 等多期成岩作用后成为油气的储集体。对于沉积微相与准同生期白云岩储层关系的研究报道较少，随着川西坳陷海相碳酸盐岩油气勘探的不断深入，雷四 3 亚段广泛分布的白云岩成为备受关注的领域，对这套潮坪相白云岩的沉积微相、成岩环境及其关系越来越受到重视。 前人对四川盆地雷口坡组沉积相特征进行了大量研究 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，认为川西地区雷口坡组为局限—蒸发台地相 [ 9 ] [ 10 ] ，区内发育众多潟湖、含膏潟湖和盐湖，深水潟湖亚相沉积的富藻碳酸盐岩具有成为大中型气田主力烃源岩的有利条件；台缘障壁亚相潟湖边缘的白云岩坪和颗粒浅滩是有利沉积相带 [ 11 ] ；沉积环境形成的物质基础是后期成岩演化与孔隙演化的关键，影响了储层最终的储集面貌 [ 12 ] 。但均未有针对雷四 3 亚段沉积微相对准同生阶段白云岩化的影响进行过系统研究，因此，通过为川西坳陷雷四 3 亚段白云岩的沉积微相特征、岩石学特征、白云岩成因等方面进行针对性探讨，旨在为川西雷四段潮坪相白云岩储层油气勘探提供依据。
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user: 2. 研究区概况 川西坳陷位于四川盆地西部(见图1)，近年来加大了对该地区的海相油气勘探，并取得重大勘探突破，先后多口钻井在雷口坡组四段获得高产工业气流，展示出雷口坡组巨大的勘探潜力 [ 13 ] 。该地区成藏条件优越，雷口坡组顶面为“两隆、两凹、两斜坡”的构造格局，川西发育雷四段厚度大、分布广泛的潮坪相白云岩，雷口坡组本身发育的局限澙湖相藻白云岩烃源岩，生烃潜力巨大，为这套孔隙型储层成藏提供丰富的资源基础 [ 14 ] [ 15 ] 。 图1. 川西坳陷构造与研究区位置图
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user: 3. 地质背景 从早三叠世开始，四川盆地地壳处于拉张性质，以嘉陵江期末广泛分布“火山凝灰岩–绿豆岩沉积”为界进入中三叠世雷口坡期，江南古陆不断隆升，与龙门山岛链、康滇古陆以及大巴山古陆使四川盆地构成了一个比较封闭的碳酸盐岩台地环境。随着华蓥山深断裂带形成泸州–开江古隆起，天井山古隆起也再次发生隆升，四川盆地呈现出东高西低、南高北低的地形特征。台地受到古陆和众多古隆起的阻隔，从而使川西形成了相对封闭陆表海盆，向西一侧为龙门山–盐源台缘斜坡、巴颜喀拉海盆和甘孜理塘洋盆。海水从阿坝海域通过龙门山岛链上潮坪岛之间的潮道或漫过水下的海堤进入四川海盆。本阶段的低海平面 [ 16 ] 背景以及干旱气候 [ 17 ] [ 18 ] 为三叠纪盐岩沉积创造了条件，浅水台地环境受海平面频繁升降变化的影响，形成了盐岩、白云岩和灰岩的交互沉积建造。雷四早期以川西–川西南地区发育厚大蒸发岩盆沉积为特征，随着海平面的上升，雷四晚期在高盐度、富含Mg 2+ 的水体环境中准同生阶段的白云岩化。
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user: 4. 沉积微相特征 通过对区内重点钻井岩心、岩屑宏观与微观特征的研究，在沉积相标志识别基础上，认为雷四 3 时期主要为局限台地沉积背景下的潮坪沉积，可识别出潮上、潮间、潮下3个亚相，其中以潮间亚相最为发育，进一步通过岩石类型、沉积构造特征，识别出灰坪、藻灰坪、云灰坪、灰云坪、云坪、藻云坪、泥云坪等7个微相类型。 纵向上，在雷四 3 时早期以云坪微相为主，沉积厚度大，一般大于65 m，横向展布稳定，是主要的微相类型，藻类繁盛，发育藻云坪微相，以薄层尖灭状发育于云坪微相中，连续性较差。雷四 3 晚期以云灰坪、藻灰坪、灰云坪及藻砂屑滩微相为主，横向变化明显，表现出海平面频繁变化下的沉积响应特征(见图2)。 以储层发育段为编图单元，采用优势相编图法，编制雷四 3 亚段沉积早期和晚期微相平面图，探讨沉积微相在平面上的展布特征。雷四 3 亚段沉积早期，主要以云坪与藻云坪微相沉积为主，随着海平面的变化，云坪与藻云坪微相的展布范围也随之变化。本阶段的川西地区的海水主要来至北西方向，而沉积相带的展布与之呈垂直关系，呈北东–南西向展布。云坪与藻云坪均均为雷四 3 亚段储层发育的有利微相(见图3)。雷四 3 亚段沉积晚期，为以灰坪–灰云坪为主的局限台地相沉积，岩性以藻灰岩、灰岩、云质灰岩为主，夹灰质白云岩(见图4)。
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user: 5. 储层特征 大量薄片鉴定及统计表明，研究区内雷四 3 亚段分布最广、厚度较大的储层岩性主要有以下7类：① 晶粒白云岩(图5(a)、图5(b))；② 晶粒颗粒白云岩(图5(c))；③ (含)颗粒晶粒白云岩(图5(d))；④ 藻纹层白云岩(图5(e))；⑤ 晶粒(含)灰质白云岩(图5(f))；⑥ 晶粒(含)白云质灰岩(图5(g))；⑦ 晶粒颗粒灰岩(图5(h))。 通过实测物性数据，晶粒白云岩、晶粒颗粒白云岩、藻纹层白云岩和(含)颗粒晶粒白云岩，物性最好，单井平均孔隙度在4.74%~5.4%，为优质储层的主要岩类；晶粒(含)灰质白云岩平均孔隙度在2.25%，为中等储层，晶粒颗粒(含)白云质灰岩及晶粒颗粒灰岩，平均孔隙度低于2%左右，以发育裂缝为主，为差储层(表1)。 图2. 川西雷四 3 亚段沉积微相对比图 图3. 川西雷四 3 亚段早期沉积相图 纵向上，根据沉积特征及岩性，可分为上、下两套储层。上储层岩性主要为晶粒颗粒灰岩夹晶粒(含)灰质白云岩、和薄层晶粒白云岩。下储层岩性主要为晶粒白云岩、晶粒颗粒白云岩、藻纹层白云岩和(含)颗粒晶粒白云岩。平面上，龙门山前构造带以晶粒白云岩、藻纹层白云岩、颗粒白云岩为主，广汉斜坡带主要为晶粒白云岩、晶粒(含)白云质灰岩、晶粒颗粒灰岩。新场构造带及绵阳斜坡晶粒白云岩 + 晶粒颗粒白云岩 + (含)颗粒晶粒白云岩为主。
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user: 6. 沉积微相与储层发育关系 通过阴极发光及白云石有序度等特征表明，雷四 3 亚段白云岩主要形成于准同生期。单井分析及连井对比发现，白云岩在雷四 3 亚段下部为大规模连片分布，层状分布的白云岩主要发育云坪相、藻云坪相之中，而上部白云岩为夹层状，分布于灰岩、白云质灰岩和灰质白云岩中(见图6)，上部的沉积微相主要为藻灰坪和藻砂屑滩沉积，这类沉积微相不利于准同生白云化的进行，仅在局部水体咸化或海平面相对下降的时候才能形成夹层状分布的白云岩，白云岩分布受沉积微相控制的特征明显。 图4. 川西雷四 3 亚段晚期沉积相图 图5. 川西雷四 3 亚段储层岩性特征 Table 1 Reservoir physical properties and types of pore spac 储集岩 平均孔隙度(样品个数) 渗透率(样品个数) 孔隙空间类型 晶粒白云岩 4.85% (68) 2.07 mD (61) 晶间溶孔、晶间孔 晶粒颗粒白云岩 5.40% (66) 3.60 mD (62) 晶间溶孔、粒间溶孔、藻间溶孔 (含)颗粒晶粒白云岩 5.35% (7) 3.25 mD (4) 晶间溶孔、藻间溶孔 藻纹层白云岩 4.74% (62) 3.02 mD (55) 窗格孔、藻间溶孔、晶间溶孔 晶粒(含)灰质白云岩 2.25% (16) 0.409 mD (13) 晶间溶孔、晶内溶孔 晶粒(含)白云质灰岩 1.35% (8) 0.046 mD (8) 不规则溶孔、晶间溶孔、溶缝 晶粒颗粒灰岩 0.618% (61) 1.544 mD (41) 粒间溶孔、晶间溶孔、溶缝 表1. 储集岩物性及孔隙空间类型统计表 图6. 川西地区雷口坡组四段成岩早期准同生-渗透回流白云化模式图 在进入浅埋藏期之后，封存于孔隙中的富Mg 2+ ，高盐度的流体被压实、压溶作用向下渗透继续对准同生期形成的泥微晶白云岩进行改造，从结晶大小和晶形上都向有利于储层发育的自形–半自形晶白云岩变化，形成大量晶间孔，极大的改善了岩石的基本孔隙，为储层的发育奠定了基础。而上储层段，由于孔隙封存的流体盐度低，经过压实压溶作用后，仅在缝合线附近形成微–粉晶白云石，形成含白云质灰岩，白云质灰岩和灰质白云岩，这类岩性组合不利于储层的发育，白云岩夹层可形成Ⅲ类储层，而其它灰岩孔隙度都较低，主要为非有效储层。 综上所述，上、下储层段储层发育程度的差异根本原因是沉积微相的分布差异，云坪相、藻云坪相的展布控制了白云岩的纵、横向空间的展布，从而决定了白云岩优质溶蚀孔隙型储层的空间分布。
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user: 7. 结论 1) 四川盆地中三叠统雷口坡组主要为局限台地沉积，川西地区雷四 3 亚段主要为潮坪相沉积，可进一步识别出潮上、潮间、潮下3个亚相，藻云坪、云坪、灰云坪、云灰坪、藻灰坪等7个微相。 2) 雷四 3 亚段储层岩石类型为晶粒白云岩、晶粒颗粒白云岩、颗粒晶粒白云岩、藻纹层白云岩、晶粒(含)灰质白云岩、晶粒(含)白云质灰岩、晶粒颗粒灰岩；纵向上可分为上、下两套储层，上储层段主要灰岩类，下储层段以白云岩类为主，总体上下储层段品质由于上储层段。 3) 雷四 3 亚段白云岩储层分布主要受控与沉积微相的分布，雷四段下部大规模层状分布的白云岩，受云坪相、藻云坪相沉积环境控制；上部以为藻灰坪和藻砂屑滩沉积，这种环境不利于准同生白云化的形成。
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user: 摘 要 针对传统的人脸识别算法的鲁棒性弱，分类准确率不高，运算速率较慢的缺点，基于局部二值模式(Local Binary Pattern)和堆栈式降噪自编码器(Stack Denoising Autoencoders)模型，提出了一种LBP + SDAE新的人脸表情识别算法。首先，先对图像进行直方图均衡化处理，用LBP提取特征，接着进行尺度归一化处理后用SDAE二次提取特征并且去噪，降维，最后用SVM分类。该方法不仅提高了分类的准确率，而且加快了运算的速率。在数据集Yale上进行验证，表明相对于以前传统的人脸识别算法，它具有更高的准确率和较强的鲁棒性。 关键词 :人脸识别，局部二值模式，堆栈式降噪自编码器，支持向量机 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人脸识别 [ 1 ] 技术于20世纪50年代开始研究，就是利用计算机对人脸特征进行学习提取有效个人信息的识别技术，它被广泛应用在实际生活当中，如监控系统，智能支付系统，公安系统，银行安全，个人身份验证等。人脸识别技术的研究，一直被广大学者所关注，也是最热门的研究方向。过去的几十年里，众多学者提出人脸识别的方法有：基于模板匹配的方法 [ 2 ] [ 3 ] ，基于奇异值特征方法 [ 4 ] ，子空间分析法 [ 5 ] ，主成分分析(PCA) [ 6 ] ，支持向量机(SVM) [ 7 ] ，隐形马尔科夫模型 [ 8 ] 以及近几年兴起的深度学习(Deep Learning)等等 [ 9 ] 。深度学习 [ 10 ] 有几大重要模型，如：自动编码器(AE)，受限波尔兹曼机(RBM)，深度置信网络(DBN)，卷积神经网络(CNN)等。近几年，国际上很多项目都将深度学习应用到人脸识别中，例如：Deep Face、Deep ID、Face Net等，都取得了相当高的准确率。但是，对于实际应用中的光照，角度，抖动，模糊，遮挡，分辨率，或者年龄变化，化妆整容等影响，还没有得到根本的解决，仍需继续做更深入的研究。 本文利用LBP和SDAE相结合，提出了一种基于深度学习的人脸识别算法。该算法融合了LBP [ 11 ] 算法可消除光照和角度等因素影响以及计算简单，效率高的优点和SDAE [ 12 ] 算法快速提取特征，有效去除噪声的优点，既提高了算法分类的准确率，又加快了运算的速率和模型的鲁棒性。
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user: 2. 局部二值模式 2.1. 原始LBP算子 局部二值模式(Local Binary Pattern)，简称LBP，是一种用来描述图像局部特征的算子，它具有灰度不变性，旋转不变性，计算简易性等优点以及能够去除光照，角度等的影响，捕捉人脸的容貌和纹理细节的特点，使得其被广泛研究和使用，在人脸识别中至关重要。 LBP的算法思想就是利用局部的结构提取窗口特征，再利用统计直方图取得整体特征。如图1所示，LBP是定义在一个3 * 3的领域内，以中心像素的灰度值为阈值，与其相邻的其余8个像素灰度值作比较，若相邻的像素灰度值比中心的像素灰度值大，则标记为1，否则为0。接着按顺序依次排列，转化成一个8位数的二进制数，相对应的十进制就是中心像素的LBP值。那么，这里的二进制数为01101001，对应的十进制数为105，也就是说这个中心像素的LBP值为105。这个LBP值就表示了图像的局部纹理特征。 2.2. 圆形LBP算子 为了使LBP保持灰度不变性和旋转不变性的优点以及适应不同尺寸的区域纹理特征，将正方形邻域替换成圆形邻域，即将3 × 3邻域拓展到任意邻域。改进后的LBP算子允许在半径为R的圆形邻域内有任意多个像素点，符号 L B P P R 表示在半径为R的圆形邻域内有P个像素点，如图2所示。 通过将图片读取，可以将原始的图像转化为LBP图像。值得注意的是，我们要先将原始的图像划分为若干个子区域，这样每个LBP特征相对应于每个子区域内的每个像素点，然后在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图，最后由所有子区域的统计直方图组成整个图像的统计直方图，从而获得图像的所有特征，里面包含了图像的纹理信息。
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user: 3. 自编码器的基本模型 3.1. 自编码器 像单隐层这类的浅层神经网络训练能力是有限的，需要消耗大量的时间来获取特征。因此，为了减少训练时间，提出了深度神经网络。其中，自编码器(Autoencoder)就是一种无监督的深度学习方法，它可以从原始的训练数据X里学习得到的特征。 自编码器的基本结构是：输入层，隐层，输出层，如图3所示。输入层的每一个样本 x i 都来自训练样本 D = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n − 1 ， x n } ，这里的i和n分别是训练样本D中的第i个样本和训练样本D的维数为n。我们把从输入层X过渡到隐层H的这部分叫做编码层，定义为： Z = f ( W 1 X + b 1 ) (1) 其中， W 1 是权重， b 1 是偏置，f是激活函数，Z是获取的特征。 同样的，我们把从隐层H过渡到输出层Y的这部分叫做解码层，定义为： Y = g ( W 2 Z + b 2 ) (2) 其中， W 2 是权重， b 2 是偏置，g是激活函数。 图1. LBP的一个3 * 3的领域 图2. LBP的一个圆形领域 图3. 隐层数为1层的自动编码器 在自动编码器中，当输入层的结点个数大于隐层的结点个数，这就起到了降维的作用；当输入层的结点个数小于隐层的结点个数，这一般用于稀疏自动编码。编码层的目的是获取特征，解码层的目的就是重构输入层，使输出的Y尽可能的与输入的X对等(即 X ≈ Y )。因此，自编码器的主要问题就是找到一组参数 θ = { W 1 ， b 1 ， W 2 ， b 2 } ，使Y (即重构后的X)与原始的X之间的误差足够小。这个参数 θ 是由反向传播进行调整的，与标准的多层感知机的神经网络训练类似。由于训练样本的不同，我们有很多种计算误差的方法。对于二值神经网络，也就是输入层的每个结点只能取0或1，那么使用交叉熵(Cross Entropy)来定义损失函数，即： L ( x ， y ) = − ∑ i = 1 n [ x i log y i + ( 1 − x i ) log ( 1 − y i ) ] (3) 如果输入的结点是一个任意的实数，则采用平方误差(squared error)来定义损失函数，即： L ( x ， y ) = ‖ x − y ‖ 2 (4) 本文采用的是平方误差来定义损失函数，因此自编码器的主要问题可以表示为： min L ( x ， y ) = ‖ x − y ‖ 2 (5) 很多时候，为了防止过拟合，我们一般会在权重添加惩罚因子 λ 来控制权重的大小，因此，自编码器的主要问题还可以表示为： min L ( x ， y ) = ‖ x − y ‖ 2 + λ 2 ‖ W ‖ 2 (6) 其中，W是 W 1 和 W 2 的组合， λ 是正则化系数。 3.2. 降噪自动编码器 由于训练样本的数据量和模型的复杂度等问题，初始的自动编码模型很容易会出现过拟合现象，因此，为了增强自动编码器的鲁棒性，提高模型的泛化能力，Bengio在2008年提出了降噪自动编码器(Denoising Autoencoder)。降噪自动编码器的关键就是在输入层与隐层之间添加噪声处理，具体的网络结构，如图4所示。 在降噪自动编码器中，我们将原始的输入数据X添加噪声变成 X ¯ ，然后将带有噪声的 X ¯ 进行自动编码器常规的变换工作。值得注意的是，降噪自动编码仍然是尽量的还原的X，因此它的误差计算是： min L ( x ， y ) = ‖ x − y ‖ 2 (而不是 min L ( x ¯ ， y ) = ‖ x ¯ − y ‖ 2 ) (7) 图4. 降噪自动编码器 其中，从输入层X到噪声层 X ¯ 的处理方式有很多，最常用的有两种：mask noise，首先设置一个噪声阈值p ( 0 < p < 1 )，每次生成一个浮点数r ( 0 < r < 1 )，若满足 r < p ，令 x i ¯ 为0，否则令 x i ¯ 为 x i ；Gaussian noise，它满足： x i ¯ = x i + N o r m a l ( 0 ， 1 ) (8) 与自动编码器对比，经降噪自动编码器训练后的训练数据噪声权重较小，而且在一定程度上训练数据更接近测试数据了。从而，提高了模型的鲁棒性。 3.3. 堆栈自编码器 堆栈自编码器(Stack Autoencoder) [ 13 ] [ 14 ] 就是将多个自编码器进行叠加，利用上一层的隐层作为下一层的输入层，通过逐层非监督学习的预训练来初始化深度网络的参数，从而提升收敛速度和获取更高级的特征。简单来说，每一个自编码对应于一个隐层。深度网络的第一层就是将原始训练数据作为输入转化成隐层，通过自编码器的训练重构误差最小化来确定其参数；接着将隐层作为下一层的输入，继续通过自编码器的训练重构误差最小化来确定这层参数。以此类推，上一层的隐层都是下一层的输入，并且通过重构误差最小化来确定好每层的参数，这就是堆栈自编码器一个很重要的应用。 如图5所示，利用两个自动编码器构建一个二层的堆栈自编码。首先，第一个自动编码器对应的就是第一层隐层Z，以原始的训练数据作为输入层X，输出层Y为输入层X的重构，通过重构误差最小化，即求最小损失函数获得参数： θ = { W 11 ， b 11 ， W 12 ， b 12 } (9) 接着，第二个自动编码器对应的就是第二层隐层T，以上一层的隐层Z作为输入层，输出层S为输入层 的重构，通过重构误差最小化获得参数 θ = { W 21 ， b 21 ， W 22 ， b 22 } 。最后，舍去输出层S，在隐层T后接上SVM分类器，达到分类效果，输出O。堆栈自编码就是从左往右逐层训练每一个自编码器，用训练后的最优参数作为神经网络的初始化参数，完成预训练后还可以通过反向传播算法来调整所有层的参数，这个我们把它叫做“微调”。 考虑到模型的鲁棒性和泛化能力，本文将多个降噪自编码器叠加起来，也就是栈式降噪自编码器(Stack Denoising Autoencoders)。
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user: 4. 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine) [ 15 ] 是由统计学习理论发展起来的一种机器学习算法，在1995年被Corinna Cortes和Vapnik等人首次提出的，接着在国际上迅速发展并且得到重视。跟以往的算法相比，SVM凸显出许多特有的优势，如：在解决小样本、非线性及高维模式识别中，它能够在很大程度上 图5. 栈式降噪自编码器 解决“维数灾难”和“过拟合”等问题。人脸识别是典型的小样本问题和非线性分类问题，故 SVM在人脸识别中被广泛应用。 SVM的算法思想就是找到一个最优分类超平面，在满足分类要求和分类精度的条件下，使得训练样本和超平面的距离最大化。以两类数据分类为例，假定有训练样本集 ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) ， x i ∈ R d ， y i ∈ { + 1 ， − 1 } ，其中每个样本是d维向量，y是类别标号， w 1 类用+1表示， w 2 类用-1表示。若这些样本是线性可分的，则存在超平面： g ( x ) = ( w ⋅ x ) + b = w T + b = 0 (10) 其中，这里的 w ∈ R d 是线性判别函数的权值，b是其中的常数项。 为了使所有 个样本都可以被超平面正确的分开，那么就要满足： y i [ ( w ⋅ x i ) + b ] ≥ 1 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (11) 其中， g ( x ) = 1 和 g ( x ) = − 1 就是过两类中各自离分类面最近的样本且与分类面平行的两个边界超平面。 因为要限制两类分类面最近的样本 g ( x ) = 1 和 g ( x ) = − 1 ，所以分类间隔就是 M = 2 ‖ w ‖ 。于是，引入一个拉格朗日系数 α i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，求解最优超平面的问题就转化为： min w ， b max α L ( w ， b ， α ) = 1 2 ( w ⋅ w ) − ∑ i = 1 N α i { y i [ ( w ⋅ x i ) + b ] − 1 } (12) 其中， L ( w ， b ， α ) 是拉格朗日泛函。 最优超平面问题的解在 L ( w ， b ， α ) 的鞍点上取得，满足对w和b的偏导数为零，通过求对偶问题的解可得： f ( x ) = sgn { g ( x ) } = sgn { ( w * ⋅ x ) + b } = sgn { ∑ i = 1 N α i ∗ y i ( x i ⋅ x ) + b * } (13) 其中， w ∗ = ∑ i = 1 N α i ∗ y i x i 。 若样本集是非线性可分，就是说： y i [ ( w ⋅ x i ) + b ] − 1 ≥ 0 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (14) 式子(14)不可能被所有样本同时满足，因此引入松弛因子 ξ i 后约束条件变为： y i [ ( w ⋅ x i ) + b ] − 1 + ξ i ≥ 0 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (15) 如果样本 x i 分类正确，则 ξ i = 0 ，否则 ξ i > 0 。那么最优分类面的目标函数是： min w ， b 1 2 ( w ⋅ w ) + C ( ∑ i = 1 N ξ i ) (16) 求解最优分类面的问题就转化为： min w ， b ， ξ i max α L ( w ， b ， α ) = 1 2 ( w ⋅ w ) + C ∑ i = 1 N ξ i − ∑ i = 1 N α i { y i [ ( w ⋅ x i ) + b ] − 1 + ξ i } − ∑ i = 1 N γ i ξ i (17) 其中， α i ≥ 0 ， ξ i ≥ 0 是拉格朗日乘子，C是惩罚因子。 同样地，通过求对偶问题的解可得： f ( x ) = sgn { g ( x ) } = sgn { ( w * ⋅ x ) + b } = sgn { ∑ i = 1 N α i ∗ y i ( x i ⋅ x ) + b * } (18) 其中，这里的内积运算 ( x i ⋅ x ) 等价于核函数 K ( x i ⋅ x j ) 。 常用的核函数有： 多项式核函数： K ( x ， x ′ ) = ( ( x ， x ′ ) + 1 ) q ，采用这种核函数的SVM实现的是q阶的多项式判别函数。 径向基核函数： K ( x ， x ′ ) = exp ( − ‖ x − x ′ ‖ 2 σ 2 ) ，采用这种核函数的SVM实现的是与径向基网络形式相同的决策函数。 Sigmoid函数： K ( x ， x ′ ) = tanh ( v ( x ⋅ x ′ ) + c ) ，采用这种核函数的SVM实现的是在 和 满足一定取值条件下等价与包含一个隐层的多层感知机神经网络。
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user: 5. 仿真和算法过程 5.1. 在Yale Face Database上的实验 本实验使用YALE人脸库作为数据集，Yale Face Database是由10组图片，每组图片包含64张图片，一共640张图所组成的，大小是192像素 * 168像素。其中，图像的光照角度和强度有着不同程度的变化。我们将数据集中每组图的64张图，采取随机抽样，选取48张作为训练集，另外的16张作为测试集。所以，训练集一共有480张人脸图像样本，测试集一共有160张人脸图像样本。 5.2. 算法过程 5.2.1. 图像预处理 本文采用的预处理办法是LBP和直方图均衡。因为使用LBP和直方图均衡后，可以去除光照对灰度的影响，增强对比度以及锐化图像，使人脸的特征更加鲜明，提高人脸的辨识度。图6为原图和预处理后的图。使用圆形LBP算子，其中半径R为3，采样点数目为 3 * 8 = 24 。 5.2.2. 栈式降噪自编码器提取人脸特征 经过SDA处理的训练集，先编码再解码，使得误差最小化，并且去除噪声对训练集的影响。实验使用3层的堆栈降噪自动编码机，第一层1024个神经元，第二层128个神经元，第三层16个神经元，这样每个人脸样本的特征向量由32，256维降到16维，那么这16维特征向量就可以代表该人脸的样本。 5.2.3. 构建多类SVM及核函数的选择 我们采用多类SVM分类器，用 n = 10 类样本构建 n ( n − 1 ) 2 个分类器，核函数选择的是径向基核函数(RBF)，因此得到的支持向量机是一种径向基核函数分类器。 5.2.4. 实验结果 从表1中，我们可以明确得知，仅仅使用LBP模型对图片进行处理，识别的正确率只有57.1%；如果仅使用SDA模型对图片进行处理，识别的准确率也只有80.67%；如果使用LBP + PCA模型对图片进行处理，识别的准确率已经有87.6%；如果使用本文模型(LBP + SDA)对图片进行处理，识别的准确率高达92.56%。因此，通过与上述几种模型的对比，本文提出的LBP + SDA算法相对更优。 5.3. 实验分析 1) 用LBP算法，可以去除光照和角度的影响，增强了图像的特征，提高了识别率； 2) 使用SDA算法，可以快速降维，把特征向量从32，256维降到16维，这样提高了运算率和识别率。 图5. 预处理后的人脸对比 Table 1 Comparison of the recognition rate of the mode 模型 特征向量的维数 准确率/% LBP 531 57.1 SDA 30 80.67 LBP + PCA 30 87.6 (本文算法) LBP + SDA 16 92.56 表1. 模型的识别率对比
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user: 6. 结论 本文结合LBP，SDA算法与SVM的特点，提出了基于SDA和LBP的人脸识别算法，并在YALE人脸库上做了仿真实验，结果表明提高了人脸的识别率，加快了运算的速率以及增强模型的鲁棒性。在进一步的学习过程中，我们可以在抖动，遮挡，分辨率等的影响下，探讨如何提高人脸的识别率。
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user: 摘 要 笔者站在浙大紫金港校区使用者的角度，结合日常生活、学习的实际体验、观察和切实需求，探究大学校园中公共空间存在的问题和不足。并且筛选不同尺度的改造对象，尝试提出相应的解决办法，期以带给同学们更好的学习生活环境，并在有可能的情况下将改造方案与特色成果加以推广。 关键词 :大学校园，公共空间，改造设计方案 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 浙江大学紫金港校区自2001年动工以来至今已过去16余年。时过境迁，作为一个开放式公共校园社区，求是园中暴露出了不少景观设计与空间使用上的不足。许多同学反映，紫金港校区内部分公共空间所存在的缺陷不仅影响了校园的整体观感与人性化程度，而且降低了同学们的学习效率和生活质量。 基于问题先行的设计导向，本文尝试提出对应的解决方案，以具体问题具体分析的方式，阐明设计理念并且希望可以引申思考和建议。
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user: 2. 研究对象和研究方法 首先，通过前期的资料搜集，了解现有关于大学校园空间改造的研究，并结合实际案例，加深理论储备。其次，通过问卷、访谈、观察这三种常用的实地调查方式，确定本方案的改造目标，发掘场地所特有的问题和机遇。秉承信度与效度兼顾的原则，对数据进行收集、分析和解读。最后，得到一系列切实可行、人性化的设计方案。
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user: 3. 研究对象筛选 为了提高设计效率和深度，本文选择三个具有代表性的公共空间作为主要的实践对象，分别为学生宿舍(白沙3舍)底层接待空间、东教学区组团景观场地、西教学区滨水大草坪(见表1)。从空间尺寸、开放性、使用人群等方面，可以将这三个对象总结为以下特征。
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user: 5. 结语 随着社会的进步，城市形态的演进以及人们生活方式和价值观的改变，大学校园不仅仅是满足学生学习生活需求的场所，校园的公共空间也不应只是大家共同使用的附属空间。我们需要深入观察校园中不同人群的空间需求，挖掘公共空间的潜在可能性，为大学校园里的参与者提供更加舒适、人性化的空间环境。
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user: 摘 要 笔者通过对比国内外地热田资源量计算采用的不同方法，参照我国地热勘查标准和地热资源评价标准，对这些方法的条件、适用性、可靠程度等作了详细介绍，可作为目前我国地热资源评价中采用资源量计算方法的较为全面的基础资料。 关键词 :地热资源，评价计算方法，条件，适用性，可靠性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 地热资源量及可开采地热资源量是地热资源评价、开发主要的技术参数之一。资源量及可开采量是确定地热开发模式、地热开发利用方式、主要应用领域、拟采用开发技术方法的基础。 地热资源量评价(计算)按不同的勘探阶段采用不同的方法，参照地热勘查规范《地热资源地质勘查规范》(GB11615-2010)、现今国内外通用方法 [ 1 ] 可分为： 1) 勘探程度低的地区采用热储法、热流量法、类比法等方法； 2) 勘探程度高的地区可采用热储法、热流量法、开采动态法、数值模拟法等法。 地热田主要受热储类型、埋深及连通条件确定的，热储类型是主要控制因素，也是地热资源量评价的基础。根据热储埋藏条件和特征，参照《地热资源地质勘查规范》(GB11615-2010)，将热储分为隆起山地对流型、沉积盆地传导型两大类。 隆起山地对流型地热资源又可细分为板缘火山型、板缘非火山型和板内深循环型三类地热资源，沉积盆地传导型地热资源又可细分为断陷盆地型和拗陷盆地型两类地热资源。 根据地热资源梯级开发利用的温度，热储类型可划分为： I 高温型：热流体温度大于 150 ℃ ，主要用于发电、烘干等工业利用和采暖。 II 中温型：热流体温度在90℃~ 150 ℃ ，主要用于烘干、发电和采暖等。 III 低温型：热流体温度小于 60 ℃ ，主要用于采暖、医疗、洗浴、和温室种植。 除上述温度范围以外，在广大平原地区，由于热流体温度较低，一般出水温度小于 40 ℃ 时，还可利用于：医疗、休闲洗浴、采暖、温室种植、农灌、养殖，以及采用热泵技术的制冷供热。
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user: 2. 基本原理 地热资源开发利用潜力评价主要根据各地热田、热显示区的主要热储层段的开采热量、流体开采量、流体盈余量、盈余热量和热量开采程度的分布情况以及各开发利用方向耗热结构等，确定地热资源开发利用潜力 [ 2 ] 。 依据地热资源分类，可将热储类型划分为孔隙型、裂隙型两大类。地热资源量及可开采量计算方法主要有：热储法、体积法、解析法、比拟法、统计分析法、数值模拟法等。 尽管不同勘探阶段和所掌握的资料不同，地热资源量计算大多是建立在概念模型基础上，根据地热条件和工作程度计算(评价)的。 2.1. 地热资源综合评价原则 根据流体温度、质量和数量，依据综合利用的原则，按可能的利用方向对地热能与地热流体的可开采量进行综合评价。基本原则为： 1) 在资料较少的情况下，可根据天然补给量或天然排放量，论证可开采量的保证程度，并根据流体温度、质量和数量，论证可能的综合利用方向。 2) 在资料较丰富或勘探程度较高的情况下，可根据技术经济条件和综合利用方向，对不同计算方案进行对比、论证，确定合理的开采方案和利用方案，并根据确定的开采方案和利用方案，预测地热田的地温场、渗流场(具有流体质量长观数据的研究程度较高地区，还应包括流体质量)的变化趋势，论证可开采量的保证程度和地热资源开发利用方案。 3) 对计算依据的原始数据、地热田模型、计算方法、计算参数及计算结果的准确性、合理性、可靠性做出评价。 4) 地热流体质量和环境影响评价应以“地热资源地质勘查规范”(GB11615-2010)和“地热资源评价方法”(DZ 40-85)为基础，根据实际情况做针对性评价计算。 2.2. 资源量计算方法要求 本文涉及的资源量评价范围为：热储埋深在4000 m以内，一般评价流体温度(井口、泉口)不低于 40 ℃ ，或平均地温梯度不少于 3 ℃ / 100m (已勘探地区的热储盖层的平均地温梯度不少于 2 ℃ / 100m )的地区。 1) 应在建立地热地质模型的基础上，选择相应的计算方法进行计算。完整的地热地质模型应能反映地热资源的热源、地热流体的补给、运移、相态变化以及混合过程。具有流体质量长观数据的研究程度较高地区，完整的地热地质模型应能反映流体质量的分布规律和形成、演化机制。 2) 根据资料情况，选择精度高的两种以上方法计算地热能及地热流体的允许开采量。具有流体质量长观数据的研究程度较高地区，还应定量研究流体质量的分布规律和形成、演化机制。 3) 针对地热资源储存量应采用热储法计算，隆起山地对流型地热资源允许开采量采用热流量法计算，沉积盆地传导型地热资源采用允许开采量法、开采动态法等计算。在采用解析模型法和比拟法等，根据勘查和动态资料，计算地热资源允许开采量。 2.3. 资源量计算主要参数 地热资源量计算需要的参数或条件主要有：热储空间分布、边界条件、渗透特征、孔隙/裂隙度、地热流体流量、基础热力学、水力学、岩石学参数等。 具体来说主要有热储层孔隙度、裂隙率、热水流量、岩石/水密度河热容比、热储体积、弹性释水系数、热储温度、恒温层温度、地热利用下限温度。为修正计算的地热资源量，还需要了解流体采收率、发电效率、储层效率等修正系数。
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user: 3. 国内外地热资源量评价方法概述 地热资源量计算在上世纪初地热田开发初期就已经有，早期是根据水文地质原理，按照流量计算资源量。现阶段由于数字模拟技术的突飞猛进，已经可以对生产热田做到精确的开采模拟。 3.1. 国外主要方法 美国系统开展地热资源评价始于上世纪70年代。采用的方法是 [ 3 ] [ 4 ] ，首先将地热资源分成四大类：区域传导为主的环境；地压地热系统；与火成活动有关的系统；温度 ≥ 90 ℃ 的水热对流系统。随后对每一类型的评价都采用两步过程：1) 计算地下所含有的热能量(称之为“热含量”)，2) 计算可以采收的热能量(称之为“资源”)。 对区域上传导型地热资源评价，依据大地热流值推算地温梯度后计算10 km以浅的全部地下热能。以放射性衰变产热能作为该法的背景值或下限值。随后，Renner等(1975)对水热系统热能采用体积法(热储法)计算。 1978年，Nathenson、Brook等 [ 3 ] 等采用统计学方法计算热能。该法要求为每一个地热系统的每一个参量(温度、面积和厚度)估计出三个数值，他们是三角形概率密度的最小、最可能和最大估计值。然后这些三角形概率密度的平均值和标准偏差能够用解析方法相加，从而给出所有已查明水热系统的温度、体积以及能量的平均值和标准差，并给出总能量的综合概率分布。这也是蒙特卡罗法最早应用。 墨西哥蕴藏有丰富的地热资源，1978年，Muffler和Iglesias [ 4 ] [ 5 ] 等选用热储评价中的体积法。用这种方法首先计算包含于一个给定体积的岩石和水中的热量，然后再计算多少热量为可回收的。 为了量化参数的不确定性，前人 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 在热量的计算中采用了统计方法。该法不确定性主要是由评价面积、厚度、温度和利用温度过程中出现的不确定性造成。除了利用温度外，其它值都是基于地质、地球物理、地球化学、钻孔测量及温标计的理论判断得到的。利用温度的不确定性是由一个地区长期的温度平均值引起的，由于地形或其它原因，都会导致其不同于当地的平均温度。 土耳其Balçova低温地热田主要采用体积法评价地热资源。2005年，Serkan Arkan和Mahmut Parlaktuna [ 6 ] 在评价过程中，利用蒙特卡罗模拟法对资源进行了评价研究。 意大利Cataldi等在1977年和1978年曾用体积法评价托斯卡纳中部和南部的地热资源。 肯尼亚Olkaria地热田采用热储法 [ 7 ] ，结合各项利用率、回收率参数经验值评价理科地热发电量。 新西兰的Donaldson和Grant等在1977~1978年运用一种完全不同的方法(类比法)估算了新西兰有可能的地热发电容量。该法是基于新西兰绝大多数已查明热田的温度都没有越出怀拉基和布罗德兰兹的温度范围(最高温度分别是 260 ℃ 和 300 ℃ )，所以待评价地热田单位面积发电容量也应该落在布罗德兰兹和怀拉基的容量范围(分别为10~11 MW/km 2 和13~14 MW/km 2 )之内。它们假设都有足够的渗透率，然后根据面积(主要依据电阻率测量)和地下温度(根基直接测量或地热温标计算)的估计值，估算了每个已查明但尚未开发的地热田的发电潜力。 3.2. 国内采用的方法 我国地热资源评价早期是引进国外的方法。1985年地矿部发布了《地热资源评价方法》(DZ40-85)部颁标准，正规勘探项目基本执行《DZ40-85》规定的方法，该法把热储法作为资源评价的基本方法，其缺点是对热田开发动态无法预测，按回收率计算可采资源，回收率的确定根据经验值或参比相似热田，在勘探程度较低的地区其准确性无法验证。因此随后开发了以压力场和温度场为源函数的二维和三维的有限元数值解法，取得了较好的结果。并能对回灌进行有效的预测。对高温热田参照新西兰的以热焓为原函数的三维有限元模型计算。 地热资源潜力评价就是以年平均温度为基准，估算出地下深部地热能的储存量，并预测近期可供开采并具有经济效益的热量。主要采用体积法和天然放热量法。 对隆起的基岩山区，采用放热量法进行了计算，该法一般仅作为资源量下限的参考值。
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user: 5. 结论 根据对地热资源量计算评价方法的使用条件、适用性、可靠性等的综合分析，结合国内外已有地热田评价结果，笔者对所讨论的方法作出以下结论。 1) 地热田前期勘探阶段可采用热储法、天然流量法进行资源量估算；开采初期可采用解析法初步评价地热资源量，作为控制开采量的依据，防止地热超采；大规模生产开采阶段，采用统计分析法或数值模拟法，结合回灌参数进行开采量回灌补给量综合评价，可实现可持续条件下的地热开采评价。 2) 储量评价是指在当今技术条件下能够合法、经济提取出来的、已查明存储热量的一部分。通常都是由存储热量与回收系数或综合利用系数相乘所得。该系数由回收率、发电效率、利用率等系数综合而得，一般取值范围早0.1%~10%之间。 3) 对于未勘查区或勘查程度较低的地区，天然流量作为可开采储量过于保守。由于其在开发过程中通过钻孔所得到的储量都会变得很大，因此在评价过程中通常对所调查的天然流量进行外推预测，即通过已调调热流体流量乘上一个倍数，来得到其外推预测量。该倍数的确定是一个复杂的过程，一般根据评价流量与天然流量的倍数与热田面积之间的相关关系作加权平均，以此得到一个平均倍数，通过天然流量乘以这个倍数来得到可开采储量。 外推流量还可参照已有条件相似热田作对比校准，或者根据已有地热井观测数据做休整，这样获得的结果可靠性大大提高。 4) 地热生产阶段，应在完整的地热流体观测资料的基础上，以热储法、模拟法、解析法等三种方法中的两种作为地热资源可开采量的评价计算方法，以实现地热资源综合利用最大化目标。 5) 上述地热资料计算评价方法中热储几何参数、热储温度，地热流体流量、回灌量，地热井董涛水位变化等参数是关键参数。
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user: 摘 要 近年来，川西在雷四段潮坪相白云岩领域取得一系列油气发现。研究表明，该储层具有“层控”、“相控”、“非均质性”等特征。针对川西雷四段潮坪相白云岩储层成因机制与特征，通过生产实践，总结了一套适用于川西该类储层的预测技术，该技术采用分步预测，总体评价的思路展开，预测结果有力支撑了川西海相勘探。该技术具体包括：应用地震相分析技术预测雷四 3 亚段地层展布，应用高分辨地震地层分析技术预测白云岩展布，应用高分辨率处理与反演相结合识别薄储层，应用正演模拟与多属性相结合判别储层多解性的方法技术系列。同时认为，如果能在连片、高保真及提高分辨率处理技术与叠前弹性参数反演技术这两方面取得突破，将大大提高储层预测的精度，这也是本区下一步储层预测技术研究的攻关方向。 关键词 :白云岩，储层预测，攻关，雷四段，川西地区 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 研究区位于四川盆地西部，2006年以来，中国石化加大了本区海相的勘探力度，相继在彭州、新场雷四段发现气藏，展现了川西雷四段潮坪相白云岩领域良好的勘探前景。关于川西雷四段潮坪相白云岩储层预测技术前人有一些研究，李素华等人提出利用谱分解与多属性相结合的方式预测储层展布 [ 1 ] ；杜浩坤提出了基于EMD的SOM波形聚类的地震沉积学方法为雷口坡组沉积微相划分提供参考和依据 [ 2 ] ；甯濛等利用雷口坡组所具有的断层相特征，依据地质力学原理，预测地层、沉积与储层分布 [ 3 ] 。前人运用这些特殊的方法技术针对川西雷口坡组储层预测方面做了较好的尝试，但总体上适用性不高。与此同时，蔡左花等人提出了应用“波形分类、地震属性、波阻抗反演、相干体分析”的方法技术能有效预测川西新场地区雷四段储层 [ 4 ] ；张劲超提出应用相干分析技术、曲率属性分析、蚂蚁体追踪技术、频谱分解技术、井相控的高分辨率叠后反演以及多种常用振幅类属性进行叠后联合预测 [ 5 ] ；阮韵淇提出以地震相、裂缝预测为基础，结合古地貌、属性分析及反演结果，实现多地震方法对目标储层的刻画 [ 6 ] 。这些结论看似全面，但并未从储层成因机理出发，作针对性的预测。为适应勘探工作的需要，有必要总结出一套适用于川西雷四段潮坪相白云岩储层预测的方法技术体系：即以沉积相、储层特征为基础，围绕储层主控因素，提出相应的预测手段，按照分步预测，总体评价的思路展开预测与评价。旨在为本区储层预测提供参考意见，提高勘探成效。
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user: 2. 储层特征及主控因素 川西雷口坡组潮坪相白云岩储层主要分布于雷四 3 亚段，受印支早期运动影响，雷口坡组整体抬升遭受剥蚀，雷四 3 亚段由西向东减薄逐渐尖灭。储层岩性以白云岩类为主，而白云石化作用受潮坪沉积环境的影响，这得益于中三叠世最后一次海侵运动 [ 7 ] 。据统计，储层累厚约60~110 m，纵向上，储层在进入雷顶后出现，最深在距雷顶130 m内可见。分为上、下两套：上储层，活跃，岩性复杂，为CK1井主要产气层段；下储层累厚26.2~69.4 m，单层厚度2~10 m，横向上分布较稳定，油气显示较活跃，为龙门山前构造带产气层段 [ 8 ] 。储集空间以晶间溶孔和不规则溶孔为主，储层物性好，平均孔隙度 > 4%，优质层段 > 10%，为孔隙型储层 [ 8 ] ；总体上储层具有“展布广、分布稳定、非均质性强”等特征。