简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。

简介：本文详细报告了水介质中多金属海水矿瘤吸附砷（Ⅲ）和砷（Ⅴ）的研究结果。海水矿瘤的元素成分主要由铁、锰、硅（含有微量铝）、铜、钴和镍。海水矿瘤对砷（Ⅴ）的吸附取决于水介质的pH值，而砷（Ⅲ）的吸附不受水介质pH值的影响。砷吸附数据大体上符合兰米尔（Langmuir）等温线。砷（Ⅲ）和砷（Ⅴ）的动力学数据满足一种假定的二级动力学模型。海水矿瘤去除砷的效果取决于砷的初始浓度。当水介质中砷（Ⅲ）的初始浓度为0．34mg／L或砷（Ⅴ）的初始浓度为0．78mg／L时，海水矿瘤的最佳剂量为0．74mg／g。砷（Ⅲ）的吸附一般取决于离子环境。除PO4^3-以外，砷（Ⅲ）的吸附不受阴离子的影响，但受阳离子的影响显著。另一方面，砷（Ⅴ）的吸附受阴离子的影响显著，但不受阳离子的影响。试验结果表明，海水矿瘤吸附的砷（Ⅲ）主要为内部结核复合物，而吸附的砷（Ⅴ）为部分内部结核和部分外部结核复合物。当水介质的pH值为2-10时，吸附的砷（Ⅲ）和砷（Ⅴ）的解吸附较小。当水介质的pH值为6或更高时，海水矿瘤能被用于吸附地下水中的砷（Ⅲ）和砷（Ⅴ）物种。海水矿瘤被成功地用于去除采于印度西孟加拉邦的6种受砷污染地下水样中的砷（6种地下水样中砷的浓度范围为0．04-0．18mg／L）。

简介：

简介：

简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。