关键词： 南海   中新统   复杂岩性   粒度中值   测井   反演   机器学习   XGBoost算法  

摘要： 南海西部Y盆地L地区中新统地层呈高温、超高压特征,钻井难度大、取心资料少,岩屑录井反映岩性的精度较低,难以满足岩性精细识别的要求。以Y盆地L地区黄流组二段深层复杂碎屑岩为例,首先,利用有限的壁心粒度分析、录井、测井等资料,优选出表征岩性的粒度参数:粒度中值Md和对粒度变化敏感的自然伽马、密度、中子、声波时差、电阻率5条测井曲线,构建粒度中值Md-测井5变量数据集;其次,采用K-MEANS聚类方法,将数据集根据“误差平方和与聚类数”最优关系划分成了4类(简称“粒度分类”),分类后优化了粒度中值Md与测井响应的相关性,且获得不同类别的测井响应特征和相应岩性类型;然后,在实际井资料处理过程中,应用Fisher判别方程来判别未知深度点所属的粒度分类类型;最后,建立粒度分类下基于XGBoost算法的粒度中值测井智能计算模型,依据不同岩性对应粒度中值的数值范围,实现了井筒剖面上根据测井反演粒度中值Md曲线进而达到岩性精细识别的目的。研究结果表明:L地区黄流组二段考虑粒径的差异将砂岩岩性划分为:粉砂岩、细砂岩、中砂岩、粗砂岩,其中细砂岩和中砂岩是最主体发育的岩性,粒度中值Md与不同粒径岩性的关系最密切,是最能反映不同粒径岩性的粒度参数;粒度分类后基于XGBoost算法的粒度中值测井智能计算模型预测效果优于多元回归预测模型,计算粒度中值与实测值的相关系数达0.9397,平均绝对误差MAE为0.0195 mm,平均相对误差MRE为17.52%。该模型是一种有效实现深层复杂碎屑岩岩性精细识别的方法,也为纵向剖面上沉积粒序分析和储层构型精细解释、有效性评价奠定了基础。

关键词： 大数据   人工智能   高中数学   个性化学习  

摘要： 现阶段,在高中数学个性化学习期间,教师引进大数据和人工智能技术,可提高学生的学习品质。教师应当基于大数据,收集分析学生的学习数据,做到精确的学情定位。基于此,利用人工智能系统,提供虚拟的个性化辅导,并结合社交媒体开展碎片化教学,以此来提高学生的学习品质。

关键词： 人工智能   电力工程   造价预测  

摘要： 本文探讨了人工智能(AI)在电力工程造价预测中的应用,采用机器学习和深度学习技术,通过分析历史和实时数据,提升了预测的自动化、精确性和智能化。AI能够提高预测精度,减少人为偏差,并通过智能决策支持和实时预测,帮助管理者应对不确定性,优化成本控制。建议电力工程项目管理加大人工智能应用,推动造价预测智能化转型,提升项目管理效益。

关键词： 光伏发电   机器学习   故障诊断   支持向量机   卷积神经网络  

摘要： 为应对光伏发电系统中频繁发生的故障问题,提出一种基于机器学习的故障诊断系统。该系统整合支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)等算法,利用历史运行数据自动提取故障特征并进行分类预测。通过实验验证,在热斑、接地、短路和电弧等故障诊断中,SVM模型展现出高达98.7%的准确率,显著优于BP神经网络和决策树模型。

关键词： 老年   胰腺癌   小胰宝   人工智能   健康教育   应用研究  

摘要： 胰腺癌(pancreatic cancer,PC)起病隐匿,恶性程度高,早期胰腺癌临床症状不典型或缺乏临床症状,导致患者确诊时往往已经处于疾病的中晚期。该病被认为是致死率极高的恶性肿瘤,根据2022年全球癌症统计报告,胰腺癌的死亡人数和死亡率在全球范围内均处于较高水平,胰腺癌的疾病负担十分严重[1-2]。美国癌症协会发布的最新数据显示,2023年美国预计胰腺癌新发病例64 050例,死亡病例50 550例,胰腺癌已成为美国癌症死亡的第2大常见原因[3]。

关键词： 深层超深层   地球物理测井   地质信息   拾取与刻画   测井地质学   人工智能  

摘要： 顺应国家深海、深地、深空和深蓝战略部署,陆地钻井不断向深层超深层进军,但深部极端环境测井资料获取困难,采集新技术(核磁共振、成像测井和阵列声波)测井少,导致测井资料多解性强,亟需利用有限的地球物理测井信息挖掘深层超深层钻井蕴含的地质信息。经过大量的文献调研,论述了深层超深层测井评价的重点,通过对典型研究案例的分析,系统地梳理测井地质学在深层超深层领域的应用,包括利用测井资料实现对井旁构造地质现象解读、沉积学信息拾取、储集层评价与预测、储集层裂缝评价和对地应力评价。最后探讨了深层超深层领域发展趋势:重视多角度数据的融合(岩心、实验资料和地震资料等数据),并根据深层超深层环境的差异,发展适应深层超深层环境因素的先进岩石物理模型。同时在大数据、人工智能的发展背景下,利用新技术测井的优势,推进深层超深层领域测井地质学突破技术瓶颈。

关键词： 肺腺癌   人工智能   磨玻璃密度   预测价值   诊断效能  

摘要： 目的分析人工智能定量参数在直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺浸润程度中的预测价值。方法随机选取93例自2021年8月至2023年12月在本院进行诊断与治疗的肺癌患者,微浸润腺癌及原位癌患者共59例纳入对照组,浸润性腺癌34例纳入研究组。应用CT扫描仪进行胸部CT扫描,将胸部CT肺窗薄层图像导入人工智能肺结节辅助诊断系统中,分析2组患者磨玻璃密度结节检出情况以及肺结节手术时间间隔,比较2组人工智能定量参数,分析直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌侵袭性影响因素,2组人工智能定量参数ROC曲线及各项参数预测直径≤2 cm磨玻璃结节的灵敏度及特异度。结果全部107个磨玻璃密度结节中共计检出混合磨玻璃结节(mGGN)68个及纯磨玻璃结节(pGGN)39个,术后病理诊断结果表明观察组共计检出结节45个,对照组共计检出结节62个,与对照组相比,观察组患者pGGN占比更低,mGGN占比更高(P<0.05),2组患者肺结节手术时间间隔差异无统计学意义(P>0.05)。对照组与观察组患者最小CT值差异无统计学意义(P>0.05),与对照组相比,观察组患者年龄更高,最大CT值、平均CT值、最大面面积、三维长径及体积均更高(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果表明最大CT值及三维长径为直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌侵袭性影响因素(P<0.05)。各参数在直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌中的诊断效能对比可知,联合诊断效能最高,其次为三维长径、体积、最大面面积、最大CT值以及平均CT值,联合诊断灵敏度高于最大CT值、平均CT值(P<0.05)。结论人工智能定量参数可准确预测直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度,以最大CT值与三维长径建立的联合模型具有最高的诊断效能。

关键词： 人工智能   电气自动化控制系统   系统优化  

摘要： 电气自动化是现代工业领域中不可或缺的关键技术,它通过自动化设备和控制系统的应用,实现了对电气过程的监控和优化。然而,随着工业生产复杂性的增加和要求的不断提升,传统的电气自动化控制系统已难以满足高效、灵活和智能化的控制需求。在此背景下,人工智能技术的快速发展为电气自动化领域带来了新的机遇。本文就基于人工智能技术的电气自动化智能控制系统优化研究展开详细论述。

关键词： 新兴市场   新能源汽车   宽禁带半导体   人工智能   功率器件   京东方   创新驱动   华灿  

摘要： 随着全球新能源汽车、人工智能、光伏及储能等新兴市场的蓬勃发展,高性能功率器件的需求呈现出前所未有的增长态势。在这一背景下,近日,珠海金湾工厂京东方华灿与晶通半导体签署了合作备忘录,共同致力于宽禁带半导体之氮化镓(GaN)功率器件的研发与量产,以创新驱动行业发展,满足市场日益增长需求。

关键词： 人工智能   儿童职业启蒙教育   新途径   实施策略  

摘要： 人工智能技术的发展给儿童职业启蒙教育带来了新的机遇和挑战,本文拟从人工智能时代儿童职业启蒙教育的新路径展开探讨。首先,介绍了儿童职业启蒙教育的概念与重要性以及人工智能技术的应用现状。其次,对目前存在的问题与挑战进行了分析。再次,在此基础上,文章从理论上阐释了人工智能技术发展趋势、儿童认知发展理论和教育信息化理论对儿童职业启蒙教育的指导意义。最后,提出人工智能技术编程启蒙教育与人工智能技术儿童职业体验教育以及人工智能与职业规划教育融合的新路径,并探讨实施策略。