何健
- 作品数：13 被引量：30H指数：4
- 供职机构：成都理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：天文地球交通运输工程建筑科学石油与天然气工程更多>>
- 基于Lucy-Richardson算法和广义S变换的Q值提取被引量：6
- 2019年
- 品质因子Q能够定量衡量地震波的衰减。当地层厚度较薄时,常规的时频分析方法很难满足Q值估计的精度要求,其稳定性差。为此,将Lucy-Richardson算法与广义S变换相结合,推导出了新的谱比法品质因子估算公式。该方法引入高斯窗函数的尺度调节因子λ和p调节时窗函数的宽度和幅值,将广义S时频谱与高斯窗的Wigner-Ville分布代入Lucy-Richardson算法中,再利用对数谱比值与一个新定义的参数γ进行拟合,得到Q值。利用复杂模拟信号验证了Lucy-Richardson算法广义S变换的分辨率及聚集性,然后利用粘弹性层状模型进一步验证了该方法提取Q值的准确性。实际地震资料的应用结果表明,基于Lucy-Richardson算法广义S变换提取的Q值能准确区分含油气区域和围岩,与井资料吻合良好。
- 李波李波文晓涛何健黄伟
- 关键词：品质因子广义S变换谱比法WIGNER-VILLE分布时频分析
- 隧道全断面施工数值模拟被引量：4
- 2009年
- 根据新奥法原理并结合工程地质条件,采用全断面开挖施工,对隧道施工进行了数值模拟,就其模拟结果进行了详细分析,从而找出隧道施工中围岩及支护结构的应力应变发展变化规律。
- 何健魏碧辉谭张琴
- 关键词：隧道数值模拟围岩支护结构
- 都汶公路隧道震害评估及修复研究
- 隧道和其它地下结构在以往一直被认为是抗震性比较优越的工程建筑，然而近年来随着隧道数目的激增及鉴于地震作用对工程结构产生的较大破坏和带来的严重损失，人们开始对隧道及地下结构的抗震及震害等相关研究倾注了更多关注。2008年5...
- 何健
- 关键词：公路隧道安全性评价边坡处治
- 文献传递
- 基于改进蜉蝣算法和虚拟场优化模型定位隧道震源方法
- 本发明公开了基于改进蜉蝣算法和虚拟场优化模型定位隧道震源方法，包括以下步骤：通过优化蜉蝣种群的初始位置与蜉蝣个体的移动速度，得到改进的蜉蝣优化算法；构建隧道微地震监测阵列中震源的隧道虚拟场优化模型；利用改进的蜉蝣优化算法...
- 何健李怀良李林家武婉婷荣文钲张晓慧李滨宏李辉虎悦涛
- 一种坐姿自适应调节的升降桌
- 一种坐姿自适应调节的升降桌，涉及升降桌技术领域，所采用的技术方案包括桌板、升降装置、检测单元，升降装置包括支撑座、设置在支撑座和桌板之间的伸缩立柱；检测单元包括中央处理器以及与中央处理器电连接的前臂压力检测模块、视距检测...
- 杨童舒李怀良何健
- 一种构造挤压实验模拟装置
- 本实用新型公开了一种构造挤压实验模拟装置，包括龙门架、上压板、上压头、下压头、下模座、挤压油腔和压力表，所述龙门架顶部安装有液压机，液压机上油缸底端安装有活塞杆，活塞杆底端连接固定盘，上压板底部安装有上压头，所述上压头下...
- 李成英冉港雄何健
- 文献传递
- 基于随机森林算法的叠前流体识别被引量：5
- 2022年
- 虽然叠前反演技术能够获得多种流体识别因子,但是仅利用单一的流体识别因子进行储层预测通常会带来多解性问题。目前根据多种流体识别因子对储层进行综合解释已成为一种新的趋势,但大部分方法对专家及其经验存在较强的依赖。鉴于此,将随机森林算法引入储层流体识别。首先基于测井数据优选输入特征(流体识别因子),并分别研究输入特征数量和不同特征组合对算法预测结果的影响;然后利用该算法对输入特征与井中储层信息之间的非线性关系进行学习;最后根据学习结果对储层进行综合判别,实现多种流体识别因子的综合利用。该算法削弱了单一流体识别因子所引起的多解性,提高了储层流体识别的精度与可靠性。应用实例表明,通过随机森林算法对5种流体识别因子与井中储层信息进行综合学习,达到了对含气储层和含水储层进行准确识别的目的。
- 何健文晓涛文晓涛李波李垒
- 关键词：叠前反演多解性流体识别
- 基于随机森林算法的储层预测
- 根据叠前、叠后地震数据求取的地震属性与流体识别因子被广泛地应用于储层预测中,如裂缝带识别、流体识别等。但是随着勘探程度的深入和地下地质条件的日趋复杂,这些方法存在的问题也因此日益突出,主要有:(1)根据叠前、叠后地震数据...
- 何健
- 关键词：流体识别
- 文献传递
- 隧道工程微地震记录的自动分类：机器学习方法
- 本文将快速傅里叶变换（FFT）、希尔伯特变换（HT）相结合提取微地震信号的振幅、频率和相位特征。然后利用奇异值分解（SVD）方法从由振幅、频率和相位组成的矩阵中提取特征值。在得到特征向量后,引入ELM建立分类模型,对白鹤...
- 何健李怀良李波何昕杨震
- 关键词：特征提取自动识别极限学习机
- 基于近似支持向量机的裂缝分类方法被引量：5
- 2020年
- 对广泛存在于各类岩层中的裂缝带进行精细刻画与综合预测是裂缝型油气藏勘探的关键。为了避免多解性问题,学者们通常采用多属性对其进行综合预测,但如何有效地利用众多地震属性与裂缝带发育程度之间的非线性关系对裂缝带发育状况进行准确分类仍是一大难题。将近似支持向量机算法引入裂缝带的分类识别中,建立了3种刻画储层裂缝带的地震属性与井中裂缝发育信息之间的非线性模型,得出了反映裂缝带特征的最佳判别规则,利用该规则对多个属性进行综合判别,克服了单属性的多解性,提高了储层裂缝带的分类精度。实例应用表明,该算法削弱了依靠单一因素识别储层裂缝带的局限性,为储层内裂缝带发育状况的准确分类提供了新的研究思路。
- 何健何健聂文亮刘松鸣黄伟
- 关键词：非线性模型近似支持向量机多属性
