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1.
磁化强度成像反演方法可以得到地下介质的磁化强度分布,可以反演任意形状磁性体,比模型参数反演占优势。但因
为该方法计算量和存储量较大,分辨率低,“趋肤效应”严重,导致其应用受到限制。共轭梯度法迭代计算的基本单位是列向量,减
少了计算时间和存储空间。再将核矩阵作用于与单元体深度有关的预优矩阵,可以提高反演分辨率并减弱“趋肤效应”,并且对于
有钻孔的区域,进行井资料约束,克服了反演问题的多解性。该理论模型模拟及青海省尕林格矿区地面高精度磁测磁化强度成像
反演说明该方法具有良好的应用效果。 相似文献
为该方法计算量和存储量较大,分辨率低,“趋肤效应”严重,导致其应用受到限制。共轭梯度法迭代计算的基本单位是列向量,减
少了计算时间和存储空间。再将核矩阵作用于与单元体深度有关的预优矩阵,可以提高反演分辨率并减弱“趋肤效应”,并且对于
有钻孔的区域,进行井资料约束,克服了反演问题的多解性。该理论模型模拟及青海省尕林格矿区地面高精度磁测磁化强度成像
反演说明该方法具有良好的应用效果。 相似文献
2.
视电阻率定义在电法勘探中得到广泛的应用。目前在频率域电磁法中常常采用远区视电阻率定义。由于在频率域中收发距并非足够大,以致在低频段远区定义视电阻率往往不能反映地下电阻率值。我们定义全区电阻率及引入校正系数K,经二层三层模型及野外实测资料的计算,证明了方法的有效性。 相似文献
3.
4.
如何通过大地电磁测深反演方法来提高数据解释的精度一直都是大地电磁测深研究领域的重要课题。针对大地电磁传统反演方法存在的初始模型依赖、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于深度学习的大地电磁二维反演方法。该方法首先设计GoogLeNetINV神经网络;接着构造多种地电模型,在TM模式下通过正演得到视电阻率数据,组成训练数据集;然后用训练数据集训练该神经网络并调整网络参数;最后,将视电阻率数据输入已训练好的GoogLeNetINV神经网络直接得到反演结果。实验结果表明,该方法能快速、准确地反演出“未学习”过地电模型的位置和电阻率数据,具有较好的泛化能力;使用噪声数据测试仍能取得良好的反演结果,有一定的抗噪声能力。将该神经网络应用于Bendigo Zone实际数据资料处理中,反演得到的电阻率模型与地震解释一致,因此基于深度学习的大地电磁反演方法能有效解决大地电磁反演问题。 相似文献
5.
为了了解频率域航空电磁法在水资源勘查中的应用条件和勘查效果，以层状介质模型为基础，计算了多种水文地电模型、多种电磁系统装置的频率域航空电磁响应。通过分析吊舱式直升机频率域航空电磁系统、固定翼频率域航空电磁系统在不同水文地电模型的电磁响应特征和衰减规律，分析了这2套系统在不同水文地电模型条件下的探测深度，即在盐渍化地区，频率域航空电磁系统最大勘探深度为60 m，在非盐渍化地区最大勘探深度为130 m。在综合分析频率域航空电磁法在水资源勘查应用前景的的基础上，通过国内外应用实例表明，频率域航空电磁法在中国东部沿海地区，以及内陆干旱地区寻找浅层淡水是有效的。该项成果对今后利用频率域航空电磁法进行水资源调查具有重要意义。 相似文献
6.
《地质科技通报》2013,32(6):73
煤层气资源量计算是合理选择煤层气开发区块的重要依据。除煤层的空间体积外,影响煤层气资源量计算的不确定性
因素主要有以下2种:煤层含气量预测和煤层属性参数空间分布。利用随机模拟和神经网络方法对沁水盆地柿庄南部煤层气区
块的资源量进行了计算,并比较了不同纵向网格大小和回归方法计算的煤层气资源量的结果。在分析煤层含气量与测井数据相
关关系的基础上,选取有效埋深、自然伽马、深侧向电阻率和密度作为神经网络的输入层,测试的煤层含气量作为输出层,利用遗
传算法优化权系数和网络结构,建立了准确的神经网络模型;然后,利用序贯高斯随机模拟方法建立了有效埋深、自然伽马、深侧
向电阻率、密度的三维分布模型,再利用已建立的神经网络模型预测了煤层含气量的三维分布;最后根据密度分布模型和煤层含
气量的三维分布计算了煤层气的资源量。神经网络预测的煤层气量平均绝对误差为-0.03m3/t,平均相对误差为-0.25%。在
随机模拟基础上计算的资源量分别为:精细模型的平均值8.05×109 m3,粗化模型的平均值8.01×109 m3。回归法计算的平均
值9.08×109 m3。结果表明:与多元回归方法相比,神经网络方法可以准确地预测煤层含气量值;综合神经网络和随机建模方法
可以用来预测煤层气资源量并研究其不确定性;储层模型的纵向网格大小对煤层气资源量计算结果影响不大;利用回归方法计算
的煤层气资源量大于神经网络方法计算的结果。 相似文献
因素主要有以下2种:煤层含气量预测和煤层属性参数空间分布。利用随机模拟和神经网络方法对沁水盆地柿庄南部煤层气区
块的资源量进行了计算,并比较了不同纵向网格大小和回归方法计算的煤层气资源量的结果。在分析煤层含气量与测井数据相
关关系的基础上,选取有效埋深、自然伽马、深侧向电阻率和密度作为神经网络的输入层,测试的煤层含气量作为输出层,利用遗
传算法优化权系数和网络结构,建立了准确的神经网络模型;然后,利用序贯高斯随机模拟方法建立了有效埋深、自然伽马、深侧
向电阻率、密度的三维分布模型,再利用已建立的神经网络模型预测了煤层含气量的三维分布;最后根据密度分布模型和煤层含
气量的三维分布计算了煤层气的资源量。神经网络预测的煤层气量平均绝对误差为-0.03m3/t,平均相对误差为-0.25%。在
随机模拟基础上计算的资源量分别为:精细模型的平均值8.05×109 m3,粗化模型的平均值8.01×109 m3。回归法计算的平均
值9.08×109 m3。结果表明:与多元回归方法相比,神经网络方法可以准确地预测煤层含气量值;综合神经网络和随机建模方法
可以用来预测煤层气资源量并研究其不确定性;储层模型的纵向网格大小对煤层气资源量计算结果影响不大;利用回归方法计算
的煤层气资源量大于神经网络方法计算的结果。 相似文献
7.
区域地质灾害发生机理复杂,国内外主要的评价思路是建立以方法本身为基础的评价模型,这种评价思路会引起与区
域地质灾害危险性自身的“不兼容”性,可以通过合理利用不同方法进行组合的评价模式来减小这种“不兼容”性。通过分析现有
评价方法的适宜性,针对其不同的优缺点,提出了利用不同区域地质灾害评价方法进行组合评价应当遵循的基本原则,包括扬长
避短原则、互扬互抑原则、提高资料的利用率原则、提高评价结果的精度原则。以青川县滑坡危险性评价为例,对这些原则的具体
应用进行了分析,结果表明,利用模糊综合评判分别与AHP法和信息熵进行组合评价,其结果的精度要高于单独模糊综合评判
法,但由于历史监测数据不充分,使得利用专家知识和经验的模糊综合评判与AHP的组合评价法的精度要高于基本监测数据的
模糊综合评判和信息熵的组合评价法。 相似文献
域地质灾害危险性自身的“不兼容”性,可以通过合理利用不同方法进行组合的评价模式来减小这种“不兼容”性。通过分析现有
评价方法的适宜性,针对其不同的优缺点,提出了利用不同区域地质灾害评价方法进行组合评价应当遵循的基本原则,包括扬长
避短原则、互扬互抑原则、提高资料的利用率原则、提高评价结果的精度原则。以青川县滑坡危险性评价为例,对这些原则的具体
应用进行了分析,结果表明,利用模糊综合评判分别与AHP法和信息熵进行组合评价,其结果的精度要高于单独模糊综合评判
法,但由于历史监测数据不充分,使得利用专家知识和经验的模糊综合评判与AHP的组合评价法的精度要高于基本监测数据的
模糊综合评判和信息熵的组合评价法。 相似文献
8.
煤层含气量计算的准确与否直接关系到煤层气开发方案的有效制定。在简要介绍了现有煤层含气量评价方法的基础
上,利用测井资料和煤岩心含气量分析化验资料,采用统计回归方法优选了煤层含气量的敏感性测井参数,并基于优选的测井参
数,运用多元回归和神经网络两种数学方法构建了鄂东气田的煤层含气量测井预测模型。利用所构建的模型对研究区内的煤层
含气量进行了预测,预测结果与煤岩心含气量室内分析数据对比表明,多元回归法和神经网络法均能较好地对煤层含气量进行预
测,但神经网络法的预测精度更高。 相似文献
上,利用测井资料和煤岩心含气量分析化验资料,采用统计回归方法优选了煤层含气量的敏感性测井参数,并基于优选的测井参
数,运用多元回归和神经网络两种数学方法构建了鄂东气田的煤层含气量测井预测模型。利用所构建的模型对研究区内的煤层
含气量进行了预测,预测结果与煤岩心含气量室内分析数据对比表明,多元回归法和神经网络法均能较好地对煤层含气量进行预
测,但神经网络法的预测精度更高。 相似文献
9.
煤矿井下地球物理水害超前探测要求探测点20 m范围内不得有积水和金属物体,传统电磁法超前探测技术已不能满足要求,钻孔瞬变电磁法通过将收发装置送入掘进工作面前方的钻孔中进行探测,既远离了巷道中的各种干扰,又提高了隐蔽致灾水体的探测精度。为解决该方法对钻孔径向异常体的准确定位解释难题,通过三维正演总结了其水平分量异常响应特征,提出了异常体象限确定准则,研究了根据水平分量幅值和异常象限综合求取异常体工具面角的计算方法。将由垂直分量计算得到的每一个视电阻率视为独立异常体,基于K-means聚类算法对相应的水平分量异常曲线特征值进行二分类,实现了全数据集的视电阻率象限自动划分,结合异常工具面角算法研究得出钻孔瞬变电磁视电阻率立体成像方法。最后计算了三维数值模型的立体成像结果,对钻孔径向的小规模低阻异常体取得了良好效果。结果表明:基于K-means聚类算法的钻孔瞬变电磁视电阻率立体成像方法是地球物理与机器学习的有机结合,该方法能够为井下掘进工作面隐伏水害超前探测精细解释提供技术支撑。 相似文献