基于时频分析和卷积神经网络的微地震事件检测

来源 :中国石油大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:kmask
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针对传统微地震事件检测方法存在的预处理步骤繁琐、人工干预严重等问题,提出一种基于时频分析和卷积神经网络的微地震事件检测方法.该方法使用实际的油气井水力压裂微地震监测信号作为原始数据,利用S变换提取时频谱构建样本数据集,然后建立卷积神经网络模型对时频谱样本进行特征提取和分类识别.为了验证所提方法的可行性,分别对低信噪比的合成微地震信号,以及实际油井不同类型的地面微地震监测信号进行事件检测.结果表明:该方法可以有效检测包含低信噪比信号及微弱信号在内的多类微地震事件;与短时傅里叶变换、小波变换等其他时频分析方法结合卷积神经网络的算法相比,基于S变换与卷积神经网络的检测方法具有更高的识别准确率与稳定性.
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为研究预变形对高应变速率轧制AZ31镁合金微观组织和力学性能的影响,对预变形和未变形的AZ31镁合金进行平均应变速率分别为10、20和29 s-1,变形温度分别为350和400℃,下压量为78%的高应变速率轧制.结果表明:在平均应变速率10 s-1时,400℃相较350℃,预变形AZ31镁合金的组织更加均匀;在平均应变速率为20和29 s-1时,预变形AZ31镁合金的组织并未随着温度的升高逐渐趋于均匀.在350℃、平均应变速率为20和29 s-1时,预变形AZ31镁合金轧板的抗拉强度和伸长率各向异性不明显
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通过扩孔实验及微观组织表征实验研究了低碳马氏体钢扩孔的变形及失效机制,并基于实验结果分析,构建了跨尺度模拟方法,探讨了变形路径及晶体取向对低碳马氏体钢扩孔的变形及失效机制的影响.实验结果表明,扩孔变形后宏观裂纹分布与板料方向有关,微观孔洞的形核及生长与马氏体晶粒和夹杂物的形态及分布有关,断裂模式为微孔聚合型韧性断裂.变形导致的微孔形核点主要位于马氏体晶粒内、晶界间以及夹杂物周围,微孔生长方向为晶粒与夹杂物的长轴方向.模拟结果表明,晶体取向相同时,孔边缘外围最先发生断裂;变形路径相同时,晶体取向不同使得材料
基于建立的Al-Mg-Si合金时效析出强化模型,针对针/棒状析出相与盘/片状析出相的不同特点,对针/棒状析出相强化模型的边界条件进行了修正;同时,对出现峰值时效平台时屈服强度的计算公式进行了修正,综合评估了合金屈服强度与时效工艺的关系.通过透射电子显微镜观察得到的析出相参数计算合金的理论屈服强度,并与拉伸实验得到的力学性能进行比较.结果表明,修正后的模型计算结果与实验结果吻合更好,说明修正后的模型能够更准确地预测Al-Mg-Si合金时效过程中,出现峰值时效平台时的微观组织演变与宏观力学性能之间的定量关系,
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