大牛地气田下石盒子组岩相与砂体储集关系及平面分布分析

本研究通过实验和统计分析结合的方法，探讨了大牛地气田上古生界山1段至盒3段低孔低渗储层物性差异的主控因素——沉积相。综合分析岩石矿物成分、泥质质量分数、岩石粒度、砂岩厚度等方面，揭示了不同沉积相对储层的控制特征。研究发现，曲流河分流河道相和辫状河分流河道相是最为有利的沉积相，三角洲分流河道相次之，泛滥平原相等则最不利。其中，盒3段表现出最好的物性，其次为盒2段和盒1段，而山1段和山2段物性较差。本研究成果对于大牛地气田的天然气勘探开发具有重要的参考价值。

Matlab优化微分方程组代码的自述文件。这些数据集通过在Python中使用机器学习库及其派生概念验证（POC）进行测试。PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能，预计在全面移植MRST之前进行演示，基于PyTorch GPU的张量可以显着减少储层模拟期间的计算时间。评估概念验证步骤如下：找到构成MRST求解器代码的偏微分方程（PDE），并使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。Knut-Andreas Lie的最新著作《使用MATLAB进行储层模拟入门》中提供了一些测试代码，详见附录。正在测试代码的性能，并将代码发布在单独的存储库中。

白家海凸起阜北斜坡区的三工河组二段具有良好的储集性能，是勘探中重要的层位之一。物源控制着砂体的形态和展布特征，重矿物则成为物源区的重要标志。通过对白家海凸起阜北斜坡区三工河组二段重矿物的统计分析，并结合砂岩含量及古地貌数据，判断出三工河组二段的主要物源方向和古水流流向。分析结果显示，研究区的三工河组二段在沉积期间受到北面滴南凸起、北东克拉美丽山和东面沙奇凸起三个方向物源的影响，这些物源对阜北斜坡区的沉积过程具有一定影响。

分析关系模式 S，最小依赖集为： Sno → Sdept Sdept → Mname (Sno, Cno) → Grade

这份数据集来自美国凯斯西储大学，专门用于开发和验证轴承故障诊断算法。

Foursquare数据集涵盖用户id、地点id、坐标、签到时间和时间id等多维度信息，用于分析用户活动模式及地点偏好。

本模型基于Unger的论文[1,2]，针对平面应力问题，实现了将塑性行为与损伤行为分离计算的损伤塑性模型。该模型不考虑压缩硬化。 模型输入 函数 [Material_State2,D]=Damage_Plasticity_Model_2D(Material,Material_State,e) 拥有以下输入参数： Material: 包含材料属性的结构体，包括： Material.E (弹性模量) Material.v (泊松比) Material.f_t (拉伸强度) Material.g_f (归一化断裂能) Material.f_c (单轴抗压强度) Material.f_c2 (双轴抗

在这项工作中，我们探索了一个框架，该框架有助于应用学习算法来自动提取脑部连接体。使用张量编码，我们设计了一个目标，倾向于生物学上合理的束结构。这项研究可能对正常的大脑发育和衰老、先天性异常、白细胞营养不良、肿瘤和术前计划、缺血和中风、脑病（毒性、代谢、传染性）、创伤性脑损伤、精神疾病、痴呆、抑郁症以及功能连接映射和认知神经科学产生深远影响。我们提供的演示展示了如何：（1）阶段1：使用贪婪的前向选择策略为每个体素分配方向候选集，从而初始化大脑连接组的三个二维张量，例如正交匹配追踪（OMP）或我们提出的算法称为GreedyOrientation；（2）第2阶段：建立和优化目标功能，包括提议的组调节

这篇文章介绍了如何利用MATLAB中的ODE函数解决常微分方程的简单脚本。