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多重分形与Kriging插值在地层模型生成中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了建立三维数字地层,采用钻孔信息构建三棱柱,以适合工程地质和岩土工程特点。钻孔数据具有局部的、随机的、异常的特征,另外,钻孔数据具有一定的结构特点。传统的数理统计方法无法很好地解决空间样本点的选取、空间估值和2组以上空间数据的关系等问题,借鉴地质统计学的Kriging方法给出全局区域内一种距离加权插值算法,先根据空间数据得到统计特征,再根据统计特征进行插值,并引入多重分形理论弥补Kriging方法的滑动加权平均缺陷,度量区域化变量的局部奇异性。通过对地层模型插值结果的观察,得出该算法可以获得良好的全局和局部特征插值效果 相似文献
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钦-杭结合带南段庞西垌地区Ag-Au致矿地球化学异常信息识别与提取 总被引：2，自引：1，他引：1
基于分形与多重分形理论的非线性化探数据处理方法及以空间加权主成分分析模型为代表的地学多源信息融合技术,为致矿地球化学异常信息的识别和提取提供了有力的工具。本文以钦-杭结合带南段庞西垌地区1∶5万水系沉积物地球化学数据为例,研究如何综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析这两种地学信息处理方法来识别和提取致矿地球化学异常信息。首先,采用滑动窗口的方法绘制了研究区与银金矿化关系密切的五种地球化学元素Au、Ag、Cu、Pb和Zn的局部奇异性指数图以增强局部弱缓异常信息。然后,在控矿条件分析的基础上,运用北东向断裂构造这一重要控矿要素对Ag-Au成矿作用的影响范围,即距离北东向断裂的距离,作为应变量来构建用于空间加权主成分分析的空间权重系数的计算模型,以此来突显化探样品在控矿地质条件约束下的空间相关性。进而,采用空间加权主成分分析方法来得到Au、Ag、Cu、Pb和Zn多元素奇异性指数值的组合异常(第一主成分因子得分)。结果表明:综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析方法可以有效的识别和提取Ag-Au致矿地球化学异常信息,圈定具有示矿意义的多元素组合异常区。 相似文献
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饱和导水率是重要的土壤水力学参数,对渗流和溶质运移研究起着至关重要的作用.土壤传递函数可以代替大规模采样和室内外试验间接预测该参数,但由于土壤的空间变异性以及方法的局限性等原因,以往的传递函数往往精度有限.本文以黄河下游沿岸兰考县闫楼乡包气带不同土层为研究对象,基于64个钻孔数据,将土壤粒径分布（黏粒、粉粒和砂粒含量）、土壤结构分形维数、干容重、总孔隙度、pH值、有机质和电导率等9个基本理化特性参数作为影响因素,基于逐步回归、主成分回归和主成分-地理加权回归（PCA-GWR）三种方法,分别对研究区包气带不同土层的饱和导水率进行回归分析,比较精度后基于PCA-GWR对饱和导水率进行地理加权回归克里金插值.结果显示,除表层粉土以外,PCA-GWR法的预测精度有显著优势.不同土层传递函数和饱和导水率分布的差异性表明,由于黄河下游地区快速多变的沉积过程、黄河的决口改道以及人类活动等因素,包气带土层相变剧烈,土壤饱和导水率在平面上亦具有明显的非平稳特征.而局部地质作用和人类活动是第二层粉土层回归克里金估计结果欠佳的深层原因. 相似文献
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地质统计学中的估值技术和条件模拟 总被引：10，自引：0，他引：10
介绍了地质统计学中几种估值技术（线性内插技术、非参数估值技术）和条件模拟技术。在线性内插估值技术中，包括三种基本的克里格估值方法：简单克里金、普通克里金、趋势克里金。非参数估值方法，这里主要介绍指示克里金和广义指示克里金的基本概念和原理。条件模拟技术包括指示函数模拟和退火模拟 相似文献
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因为克里金插值方法考虑了样本的空间统计特征而被广泛应用于地层建模。但对于地层尖灭、缺失等不连续地层情况,常用的克里金方法（如普通克里金方法）通常给出较为平滑的地层厚度估计结果,在地层分布边缘的局部范围内与实际情况相差较大。针对不连续地层,提出一种采用指示克里金和普通克里金相结合的地层厚度估计方法。该方法首先采用指示克里金方法估计地层分布范围,然后采用普通克里金方法估计分布范围内的地层厚度,并根据估计标准差来评价地层厚度的不确定性。将提出的方法应用于上海长江隧道的地层建模,通过交叉验证,证明了该方法在地层分布边缘的局部范围内能明显改善地厚度估计结果,标准差降低了15%～18%,得到了比普通克里金和线性插值方法更接近真实情况的地层厚度估计值。 相似文献
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成矿过程奇异性与矿床多重分形分布 总被引：5，自引：0，他引：5
成秋明 《矿物岩石地球化学通报》2008,27(3)
本文将成矿过程与地震、火山、滑坡、洪水、暴雨、森林火灾等一系列非线性地球系统过程称之为奇异性过程（Singular Processes）。奇异性过程的基本特征是在相对很小的时间间隔或者空间范围中产生巨大能量释放或者物质超常富集或堆积。探讨了奇异性过程的“资源”与“灾害”双重效应;从地幔对流、板块构造等自组织临界性系统探讨了成矿过程的奇异性以及成矿结果服从多重分形分布规律,如矿床规模与个数、矿床品位与个数等;介绍了可以刻画成矿域空间结构的不均匀性、尺度独立性和白组织临界性的多重分形模型,如度量元素富集强度的局部奇异性模型,度量成矿域结构各向异性的广义自相似性模型,以及度量分形结构序次的分形谱系模型。这些非线性模型为矿产资源定量预测提供了新的思路和工具。 相似文献
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东北三省月降水量的时空克里金插值研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现对时空场任意点进行时空插值,以东北三省1999~2008年的月降水数据为研究对象,选用了一类比较实用的积和式时空变异函数模型进行时空克里金插值。每个站点的降水量都是时间序列,插值之前对各站点的降水进行了时序分解和去季节项处理。在分别得到纯空间和纯时间的变异函数基础上建立时空变异函数。将二维的普通克里金插值扩展为三维,并对1999年10月各站点进行降水量估计,同时与单纯空间克里金插值效果进行比较。结果表明时空插值效果理想,因为同时考虑了空间、时间的相关性,插值精度较空间克里金更高。 相似文献
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基于统计分析结果合理布置测点,测试土体力学参数具有测试结果准确和经济快捷等优点。在赣南某稀土矿山非等间距布置6个测点,共计18个测试孔,通过旁压试验和钻孔剪切试验测试了离子型稀土矿体的旁压模量、变形模量、压缩模量、黏聚力和内摩擦角等力学参数,运用经典统计学方法和地质学统计方法分析矿体力学参数的空间变异性。研究结果表明:试验矿块内矿体的黏聚力和旁压模量属于强变异,黏聚力的变异系数为0.48,旁压模量的变异系数为0.36;内摩擦角属于弱变异性,其变异系数为0.067;假设由18个测试孔的测试数据计算得到各力学参数为真值,若15%为工程可接受的误差,运用经典统计学方法分析和地质统计学方法分析结果表明,对于试验矿块,在45 m范围内均匀布置5个测点,测试结果可有效估计矿块内黏聚力和旁压模量的平均值和变异系数。 相似文献
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多重分形与地质统计学方法在粤北刘家山地区矿化指示中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律,采用多重分形和地质统计学方法来分析其空间自相关性及奇异性,多重分形方法通过多重分形模型来刻画,地质统计学方法通过变异函数来实现。应用这两种方法处理粤北刘家山地区1∶5万水系沉积物地球化学各元素数据表明,地球化学数据的局部奇异性在该区可反映铅锌铜矿化蚀变带等局部成矿有利部位。为进一步研究异常与奇异性区的关系采用分形滤波技术(S-A法)对该区成矿主元素Pb、Zn进行分析,发现由S-A法分解得到的异常区与奇异性区一致,并且得出由S-A法分解的异常具有局部奇异性的结论。研究区内具有明显奇异性的地区也即元素富集区域是铅锌矿异常区域,它们与铅锌矿成矿作用和已知矿床的赋存密切相关, 这也为该地区元素的成矿潜力评价提供了重要的线索。 相似文献
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多重分形与地质统计学方法 用于勘查地球化学异常空间结构和奇异性分析 总被引：20，自引：4，他引：20
勘查地球化学和地球物理场的局部空间结构变化性应包括空间自相关性以及奇异性 .前者可通过地质统计学中常用的变异函数来实现 ;后者可用多重分形模型进行刻划 .具有自相似性或统计自相似性的多重分形分布 (multifractaldistributions)的奇异性 (α)可以反映地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律 .而多重分形插值和估计方法可以同时度量以上两种局部结构性质 (空间自相关性以及奇异性 ) ,因而 ,它不仅能够进行空间数据插值 ,同时还能保持和增强数据的局部结构信息 ,这对于地球化学和地球物理异常分析和识别是有益的 .应用该方法处理加拿大NovaScotia省西南部湖泊沉积物地球化学砷等元素数据表明 ,地球化学数据的局部奇异性在该区能够反映局部金和钨 -锡 -铀矿化蚀变带或岩相变化以及构造交汇等局部成矿有利部位 . 相似文献
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基于地质统计学的NDVI图像估值技术 总被引：2，自引：1，他引：1
将疏采样后的NDVI图像作为未受云层影响的已知数据,分别用普通克里格、泛克里格、指示克里格和序贯指示模拟对NDVI图像进行恢复并比较其效果。研究发现,各种克里格法对NDVI图像的估值效果由高到低依次为泛克里格、普通克里格、指示克里格,通常计算方便的普通克里格法就能够满足图像恢复所要求的精度;普通克里格方差和泛克里格方差只能反映数据的构型,不能很好地衡量估值图像的不确定性,指示克里格的条件方差的分布和实际误差的分布基本一致,能够较好地衡量估值图像的不确定性,并且其大小与NDVI影像数据的不确定性大小的分布一致。序贯指示模拟得到的多个等概率实现表现出很大的空间变异性,多个实现的均值图像光滑效应明显,估值精度不高,但是多个实现的方差分布可以很好地表征空间数据的不确定性分布。 相似文献
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地质统计学是用于模拟土体固有空间变异性的方法之一,以变差函数为工具,采用Kriging插值提供未采样点处土工参数值的最优线性无偏估计。将地质统计学方法应用于宿-新（宿迁至新沂）高速公路某试验段内孔压静力触探（piezocone penetration test,CPTU）锥尖阻力qt空间变异性研究中,采用回归分析移除数据中的趋势项,从而获得具有弱平稳性的残差数据。指数型理论变差函数能够准确描述试验段内土体的连续空间变异性特征。根据估计结果,试验段内锥尖阻力qt残差的变程具有显著各向异性,在水平方向和竖直方向分别为4.05 m和1.2 m。采用普通Kriging插值结合趋势分析,绘制了qt在试验段的空间分布图和平面投影图,用于指导工程实践。结果表明,普通Kriging插值的估计结果能够与试验段内实测资料形成较好的对比,仅仅在部分极值变化和远离采样点的位置处估计值可靠性会降低。 相似文献
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指示克立格是一种非参数统计方法,它能在不舍弃特异值的条件下进行有效的空间估计,协同克立格以协同区域化变量的研究对象,充分考虑了变量空间相关性和变量间的统计相关性,有着单变量克立格法可可比拟的优点,因而,本文提出协同－指示克立格法这一方法,在指示克立格中考虑多变量的空间相关性和变量间的统计相关性,使指示克拉立格与协同克立格相互补充,模拟现实,提高预测精度,并以胜利油田罗家砂四上砾岩为例进行参数预测, 相似文献
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Kriging插值方法在地层模型生成中的应用 总被引：9，自引：1，他引：8
为了建立三维数字地层,采用了一种适合城市工程地质和岩土工程特点的地层数据模型-基于钻孔信息的3棱柱模型。由于钻孔之间的距离稀疏程度、方向、数据值存在差异,钻孔以外未知的地质特性需要插值和推断,传统的数理统计方法无法很好地解决空间样本点的选取、空间估值和2组以上空间数据的关系等问题。借鉴地质统计学的Kriging方法给出一种距离加权插值算法,即先根据空间数据得到统计特征,再根据统计特征进行插值。通过对地层模型插值结果的观察,得出该算法可以获得良好的插值效果。 相似文献
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Two advanced Kriging metamodeling techniques were used to compute the failure probability of geotechnical structures involving spatially varying soil properties. These methods are based on a Kriging metamodel combined with a global sensitivity analysis that is called in literature Global Sensitivity Analysis-enhanced Surrogate (GSAS) modeling for reliability analysis. The GSAS methodology may be used in combination with either the Monte Carlo simulation (MCS) or importance sampling (IS) method. The resulting Kriging metamodeling techniques are called GSAS-MCS or GSAS-IS. The objective of these techniques is to reduce the number of calls of the mechanical model as compared with the classical Kriging-based metamodeling techniques (called AK-MCS and AK-IS) combining Kriging with MCS or IS. The soil uncertain parameters were assumed as non-Gaussian random fields. EOLE methodology was used to discretize these random fields. The mechanical models were based on numerical simulations. Some probabilistic numerical results are presented and discussed. 相似文献
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T. G. Sitharam Pijush Samui P. Anbazhagan 《Geotechnical and Geological Engineering》2008,26(5):503-517
Geospatial technology is increasing in demand for many applications in geosciences. Spatial variability of the bed/hard rock
is vital for many applications in geotechnical and earthquake engineering problems such as design of deep foundations, site
amplification, ground response studies, liquefaction, microzonation etc. In this paper, reduced level of rock at Bangalore,
India is arrived from the 652 boreholes data in the area covering 220 km2. In the context of prediction of reduced level of rock in the subsurface of Bangalore and to study the spatial variability
of the rock depth, Geostatistical model based on Ordinary Kriging technique, Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector
Machine (SVM) models have been developed. In Ordinary Kriging, the knowledge of the semi-variogram of the reduced level of
rock from 652 points in Bangalore is used to predict the reduced level of rock at any point in the subsurface of the Bangalore,
where field measurements are not available. A new type of cross-validation analysis developed proves the robustness of the
Ordinary Kriging model. ANN model based on multi layer perceptrons (MLPs) that are trained with Levenberg–Marquardt backpropagation
algorithm has been adopted to train the model with 90% of the data available. The SVM is a novel type of learning machine
based on statistical learning theory, uses regression technique by introducing loss function has been used to predict the
reduced level of rock from a large set of data. In this study, a comparative study of three numerical models to predict reduced
level of rock has been presented and discussed. 相似文献
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定义了土壤变异中的块段效应,提出了考虑块段效应的RBF神经网络空间插值模型(RBFBE法),以期提高土壤水分和养分的插值精度;并以江苏省扬州市区北部某试区为例,通过A、B两种训练方案,将RBFBE法对土壤含水率与有机质含量的插值结果与常规的RBF神经网络(RBFANN法)空间插值结果及普通克里金法(OK法)插值结果进行了对比分析。结果表明:与OK法相比,RBFBE法能使土壤特性的均方误差Mse缩小19.0%~62.2%,预测吻合度G提高8.9%~28.8%;与输入信息相同的RBFANN法相比,RBFBE法亦能使土壤特性的均方误差Mse缩小10.0%~48.8%,预测吻合度G提高3.4%~22.0%;此外,研究也表明RBFBE法具有较强的泛化能力。考虑块段效应的RBF神经网络方法有利于拓展人工神经网络方法在土壤特性空间插值中的应用范围,具有一定的应用前景。 相似文献
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边坡工程的复杂性不仅表现为各岩土参数的变异性和非确定性,而且还在于其极限状态功能函数的非解析性及隐式性。以Janbu 法为例,研究了隐式功能函数下易于执行的边坡工程稳定可靠度计算方法。首先,调用边坡极限平衡模式获得岩土基本参数,并利用拉丁超立方试验设计抽取影响边坡稳定性基本参数的适量初始样本。其次,采用地质统计学中的克里金（Kriging）各向异性关联映射方法,将边坡功能函数值表述为随机过程。然后,结合主动学习方法,基于搜索规则调整训练样本,通过反复迭代循环确定满足实际工程精度的随机过程所表示的边坡功能函数。最后,调用随机过程函数通过验算点法（JC法）获得边坡的失效概率。工程算例分析表明,文中方法的求解精度与蒙特卡洛模拟方法相当,但计算过程简明,效率高,更具工程实用性。 相似文献