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在进行低阻油层识别的过程中,影响判别的测井参数众多,存在大量的冗余信息,从而影响判别的精度和速度.而常规的识别方法又不能有效地识别低阻油层,为此,本文提出了将粗糙集(RS)理论与灰色系统理论相结合的方法进行信息优化,并应用于低阻油层的识别.在剖析粗糙集理论和灰色关联方法的基础上,提出了基于粗糙集的低阻油层灰色识别过程.首先选取反映该类油层特征的识别参数,然后采用粗集理论的属性重要性方法,对这些判别参数进行约简,剔除冗余信息,再将约简后的参数作为低阻油层的最终评价标准,输入灰色系统,最后利用灰色关联法对低阻油层进行识别.通过对某油田18口有测试资料的井进行了实证研究.研究结果表明:粗集理论的属性重要性方法可以有效地约简判别参数,将约简后的参数作为灰色系统的初始值对研究区低阻油层进行识别,通过降维大大提高了判别的运算速度,处理了原来被解释为水层和油水层而实际上是低阻油层的井段,与测试结果相比,识别的准确率达到97%. 相似文献
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把研究不确定信息的两种理论方法,即模糊集理论与灰色系统理论的方法综合应用于地震预报当中,在以下三方面取得了初步研究结果:(1)地震预测的灰色模糊模型.在灰色系统理论 GM(1.1)模型的基础上,把模糊数学的表达方式和灰色突变预测结合在一起,建立了地震预测的灰色模糊模型,为地震预报实用化提出了一种新的可能的途径,并给出了初步应用实例;(2)地震模糊聚类预测中指标优劣的灰色建模判断.仍以 GM(1,1)灰色建模为基础,在模糊聚类分析之前作指标择优处理,减少了指标选择的盲目性.以1975年以来江苏及其邻区的地震活动资料为例,进行了分析计算,结果比较清晰,比一般模糊聚类结果有所改进:(3)关联度和模糊聚类在地震预报中的联合应用.把灰色系统理论中的关联度方法和模糊集理论中的模糊聚类分析方法,联合应用于地震预报研究当中,以华北地区每年地震强度预测为例进行了初步探讨.本文的初步研究结果表明,地震预报所依据的不少信息和指标都带有灰色模糊的性质,因而,综合使用模糊集理论与灰色系统理论的方法可望取得更为有效的结果. 相似文献
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因为地震数据的三维空间分布优势,地震属性已经被广泛应用于含油气性预测、储层厚度预测、孔隙度预测等。但也存在地震属性之间信息冗余、属性与储层物性参数关系模糊的问题。针对这两个问题,将模糊粗糙理论和机器学习引入到储层参数预测中来。通过模糊粗糙集理论对地震属性进行约简,去除冗余信息,得到最优化的地震属性组合;将约简后的属性作为机器学习的输入,实现从地震属性到储层物性参数的非线性映射。该方法既保留了地震属性中有效信息,又避免了因输入变量过多而导致的网络模型训练困难。实际数据应用表明,属性约简的机器学习预测结果分辨率更高,并与数据吻合更好。 相似文献
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《应用地球物理》2015,(3)
地震属性技术广泛应用于油气勘探与开发,但因地震波在地球介质中传播的复杂性、地震数据采集观测系统的局限性以及噪音干扰等原因,地震属性用于地震资料解释仍然具有很大的不确定性,而地震属性的抗噪性直接影响着地震解释的可信度。灰色理论用于处理时间序列信号具有弱化随机性、增加规律性的能力。消除趋势波动法能有效地消除数据中的各种不确定性未知趋势本文将灰色理论和消除趋势波动法相结合,提出了基于灰色消除趋势波动法计算分形标度指数地震属性的新方法。论文以Weierstrass函数产生的非线性时间序列以及实际地震资料增加随机噪音为例,讨论了灰色-消除趋势波动法计算分形标度指数的抗噪能力,研究表明新方法计算的分形标度指数具有良好的抗噪能力。将该方法应用于四川东北部地区三维地震叠后偏移数据,与传统的消除趋势波动法提取的分形标度指数地震属性进行对比,结果表明新方法计算的分形标度指数地震属性与钻井等资料结合分析,能够更好地区分沉积相带的差异,揭示生物礁的发育带。 相似文献
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D-S证据理论为融合不确定信息提供了一条很好的思路。本文提出将D-S证据理论用于地震多属性融合的方法,首先在钻孔实测煤层气含量值的指导下优选对煤层气含量值变化敏感的地震属性,然后基于D-S证据理论对优选的地震属性进行融合处理,并将融合结果用于煤层气富集区的预测。实际应用效果表明:预测结果与钻孔实测煤层气含量值基本吻合,本文提出的基于D-S证据理论的地震多属性融合方法用于预测煤层气富集区是可行的。 相似文献
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多层砖房震害的灰色预测 总被引：6，自引：1，他引：5
本文将灰色聚类方法应用于震害预测之中,建立了多层砖房震害预测的灰色模型。通过唐山地震43个实例的预测结果与实际震害的比较,说明了这种预测模型的有效性。 相似文献
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在地震储层预测中,可采用的地震属性种类繁多,但太多地震属性常常会起到干扰作用,影响储层的预测精度,因此,为提高地震储层预测精度,把粗糙集理论融入到地震属性的优化中,利用粗糙集理论所具有的提取有用属性、简化信息处理的能力,优选出地震属性中的敏感属性是本文的研究目的,本文采用了一种基于属性方差的自组织神经网络量化方法,并运用基于区别矩阵的属性频率约简算法对地震属性进行优选,实例分析表明:该方法可行有效,可以最大限度地删除冗余地震属性,用优选出的敏感属性组合对多种储层参数进行预测均已取得了较好的效果. 相似文献
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地震预测与预警探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
通过对地震预测的自然属性和社会属性的分析,研究了针对自然属性的地震预测和针对社会属性的地震预测(预警)及两者之间的关系.针对自然属性的地震预测,只是根据对观测数据的分析和相关理论的研究,考虑现阶段对地震孕育、发生的认识,给出未来地震发生的规模、地点及时间,不考虑预测后果,目的是检验对地震的科学认识水平.而针对社会属性的地震预测,除依据地震自然属性的预测结果外,还要重点考虑地震预测的后果,除考虑地震预测本身的不确定性以外,还要考虑发布地震预报造成的影响,以及建(构)筑物和生命线工程的抗震能力等复杂因素,总之突出考虑地震预测的风险,目的是最大限度地减轻地震造成的灾害.本文对地震预测面临的科学挑战和社会挑战进行了一定的讨论,并对地震预警的含义和研究内容进行了初步的分析. 相似文献
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有机并有效利用纵波与转换横波在油气储层敏感度上存在的差异,有助于突出地震油气储层特征,有助于提高地震油气储层分布边界刻画的精度.基于此,本文设计了一种卷积神经网络与支持向量机方法相结合的多波地震油气储层分布预测的深度学习法（Deep Learning Method）.首先,利用莱特准则剔除所生成的多波地震属性中可能存在的异常值降低网络变体数量.然后,通过能突出多波地震油气储层特征的聚类算法和无监督学习算法构建隐藏层,用于增加网络共享,提取油气特征.最后,将增加网络罚值后的井点样本作为支持向量机预测的输入样本,以降采样后的C3卷积层属性作为学习集,进行从已知到未知的地震油气储层的预测.本方案应用于HG地区晚三叠统HGR组的碳酸盐岩油气储层预测,所预测的地震油气储层边界更加清晰,预测结果与实际情况基本吻合.应用结果表明：本论文方案不仅具有可行性,且具有有效性. 相似文献
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Teager-Kaiser能量算子是一种用来分析单频信号局部离散性非线性能量密度比较有效的方法.不同类型地质体以及含油气储层将引起地震信号的能量密度产生异常,基于连续小波变换Teager-Kaiser能量就是利用这个特征进行储层预测.本文采用连续小波变换(CWT)的多尺度分辨属性和Teager-Kaiser能量算子相结合的办法进行储层预测,该方法得到的结果和20多口井的实钻资料非常吻合,能有效地刻画砂体的边界特征,平面展布和横向上的非均匀性,同时还得到一定的沉积相特征.通过理论以及实际资料分析表明基于连续小波变换Teager-Kaiser(WAVETK)能量可以作为一种有效的方法进行储层预测. 相似文献
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地下水渗流系统灰色数值仿真模拟研究 总被引：4，自引：0，他引：4
根据灰集合、灰数及灰色运算规则, 建立了地下水渗流系统的灰色数值模型, 提出了求解这类模型的一整套灰色数值算法, 并从灰色数学的理论上证明, 普通灰色解法仅仅是灰色数值算法的一个特例. 同时, 对灰色数值算法、普通灰色解法和经典数值方法进行了全面比较, 论证了灰色数值算法较好地刻画了地下水系统的灰信息传递过程. 在理论分析基础上, 选择了矿井涌水量预测和水源地供水资源评价的两个基本地下水渗流实例, 分别就水文地质条件概化与灰化、灰色数值模型建立、模型识别和预测评价等进行了比较系统的分析研究. 提出运用灰色数值模型预测矿井涌水量时, 需保证疏降水位“灰带”的上界低于矿井安全生产的设计水位; 而在水源地可采资源评价时, 应保证地下水水位“灰带”的下界不低于临界控制水位. 相似文献
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地震相识别技术是进行沉积环境分析与储层预测的有力工具.传统的人工地震相识别方法不仅工作量大,而且效率非常低.目前利用深度学习方法可以大幅度提高地震相识别的效率,但是受限于有限的数据集和网络提取特征能力,对样本数量少的地震相识别效果较差.针对上述问题,本文提出了基于改进U-Net的多属性地震相识别方法.首先通过弹性形变算法来扩增数据集,将经过属性选择后的多属性数据体作为输入数据,提高输入数据的数量和质量;其次通过引入注意力机制对网络提取的特征添加权重,提高U-Net网络提取特征的能力;并在损失函数中引入Dice指数,解决了样本不均衡问题.经过数值实验表明,基于改进U-Net模型可有效提高地震相预测准确率. 相似文献
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裂缝预测在页岩气开发中具有重要意义,其中大尺度裂缝对钻井工程有重要影响,中尺度裂缝提供了页岩气储集空间和渗透率,小尺度裂缝控制了储层的含气性,并对压裂效果有显著影响.高精度裂缝预测既是页岩气地质甜点预测主要任务,也是工程甜点研究的难点和关键.本文以地层倾角、方位角和边缘属性为约束,对地震资料沿着构造方向开展各向异性扩散滤波断层增强处理,提高断裂在地震上的可解释性,再对断层增强后的地震资料求取地震振幅梯度矢量,通过三维空间内各个方向搜索振幅梯度矢量的凌乱性,其中凌乱性最强的方向便为断裂发育位置,以此实现页岩气裂缝预测,通过对比传统的相干属性,该算法得到的裂缝预测结果具有更高的纵向连续性和横向分辨率.将该方法应用于长宁某实际页岩气工区,结合井上实钻数据和生产数据表明,该裂缝预测算法对川南页岩气的开发和生产具有较好指导意义. 相似文献