改进的贝叶斯迭代反演方法及其在白云岩致密储层识别的应用     

马琦琦  孙赞东  杨柳鑫 《物探与化探》2019,(2):234-243

由于低孔隙度和低渗透率的白云岩致密油储集层的纵波阻抗与其围岩差异非常小,利用叠后反演技术难以有效预测储层,而可以提取丰富弹性信息的叠前反演是解决此问题的有效手段,但是由于噪声等问题,叠前反演方程有较强的不适定性,笔者在贝叶斯框架下引入了改进的多变量柯西分布和改进的低频约束因子,重新推导了反演方程,获得了新的目标函数,有效地减少了反演的不适定性,从而提高了反演的稳定性,并结合迭代的思想来不断更新反演求解过程中的背景纵横波速度比值,从而增加了反演结果的精度。模型数据测试和实际资料应用都证明了该方法的稳定性和适用性。统计表明,利用提出的反演方法,目的层段内优质储层厚度预测吻合率高达89.75%。因此,此方法对类似硅质致密储层的勘探有重要的借鉴意义。  相似文献   

台风风暴潮情景构建与时空推演     

饶文利  罗年学 《地球信息科学学报》2020,22(2):187-197

因台风风暴潮的突发性、情景演变时间的连续性和路径的不确定性,导致应急决策者在应急救援中难以做出正确决策,针对这一现状,将“情景—应对”应用在台风风暴潮应急决策中。本文在分析台风风暴潮情景、情景要素的概念模型基础上,首先通过资料搜集、属性识别等方法提取关键情景要素,采用框架表示法构建情景;然后分析台风风暴潮情景演变规律及演变路径;其次通过动态贝叶斯网络法构建台风风暴潮动态情景网络;最后利用先验概率与条件概率计算情景状态概率,实现了台风风暴潮的关键情景推演。本文以2018年9月16日11时至17时山竹台风对广东省沿海城市影响为例,演示了台风风暴潮的情景推演流程及关键技术。实证分析结果表明,溃堤、海水倒灌、洪水、滑坡发生的概率分别为85%、81%、74%、54%,验证了情景推演在风暴潮中应用的合理性。  相似文献   

WiFi指纹定位的一种新组合算法     

张伟  花向红  邱卫宁  薛卫星  周定杰 《测绘工程》2017,26(3)

探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。  相似文献   

基于贝叶斯网络的水源涵养服务空间格局优化   总被引：3，自引：1，他引：2  

曾莉  李晶  李婷  杨晓楠  王彦泽 《地理学报》2018,73(9):1809-1822

以渭河流域关中—天水经济区段（简称“渭河流域关天段”）为研究区,基于贝叶斯网络和水量平衡原理建立了水源涵养服务网络模型;将CA-Marcov模型与贝叶斯网络模型相结合,预测了2050年不同土地利用情景及其水源涵养服务分布概率;提出了关键变量关键状态子集方法,对研究区水源涵养服务空间格局进行优化。结果表明：① 保护情景下,林地面积增长了18.12%,其主要来源为耕地;草地和城市面积增长缓慢,分别增加了0.73%和0.38%;水体和未利用地分别减少了5.08%和0.92%,该情景下的水源涵养量值偏高的概率在3种情景中最大,保护情景的设计对未来的土地利用政策制定具有一定参考价值。② 水源涵养服务的关键影响因子是降水、蒸散发和土地利用,水源涵养量最高状态对应的关键变量关键状态子集是：﹛降水= 1,蒸散发= 2,土地利用= 2﹜,该子集主要分布在年平均降雨量和蒸散发量较大,植被覆盖率高的地区。③ 研究区适宜优化水源涵养的区域主要分布在天水市麦积区南部、宝鸡市陇县西南部和渭滨区南部、咸阳市旬邑县东北部和永寿县西北部,以及铜川市耀州区西部。结合贝叶斯网络模型研究水源涵养服务的优化区域,不仅有助于提升对生态系统水源涵养服务过程的直观认识,而且增加了情景设计和格局优化的合理性。在此基础上提出的关键状态关键因子方法,对研究区水源涵养生态环境建设和政策制定都具有重要的意义。  相似文献   

基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

刘亚杰  胡邦辉  王学忠  王举  黄泓 《气象科学》2018,38(3):370-377

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。  相似文献   

生活垃圾卫生填埋地质环境(LFGE)效应的系统分析方法研究——以上海浦东新区为例     

陈岳 《地质灾害与环境保护》1999,(Z1)

在系统分析总结国内外本领域的研究发展现状的基础上,以上海浦东新区城市生活垃圾卫生填埋处理为研究背景,首次提出ＬＦＧＥ效应系统分析方法的完整理论和应用体系,体系主要包括：ＬＦＧＥ效应的主控因素特征分析;在垃圾淋滤试验、有关土的工程性能试验和反映运移转化特征的土柱试验基础上的作用机制研究;具单元、组合、整体模拟及压实效应模拟功能的模拟计算研究;在不确定性条件存在下,随机模拟研究和以贝叶斯决策分析理论为基础的ＬＦＧＥ效应决策分析技术经济转换研究  相似文献   

基于数据分布域变换与贝叶斯神经网络的渗透率预测及不确定性估计     

李明轩  韩宏伟  刘浩杰  桑文镜  袁三一 《地球物理学报》2023,(4):1664-1680

渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据存在差异时,机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响,本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分：一部分是不同域数据分布的相互转换,另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设,当标签的概率分布与网络的分布保持一致时,贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率),使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后,通过分布域的逆变换,我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井...  相似文献   

基于贝叶斯框架的各向异性页岩储层岩石物理反演技术   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

刘财  符伟  郭智奇  刘喜武  刘宇巍 《地球物理学报》2018,61(6):2589-2600

页岩岩石物理建模旨在建立页岩矿物组分、微观结构、流体填充与岩石弹性参数的关系.对四川盆地龙马溪组页岩进行岩石物理建模研究,针对页岩黏土含量高、层间微裂缝发育等特点,利用Backus平均理论描述页岩黏土矿物弹性参数,利用Chapman理论计算与水平微裂缝有关的VTI各向异性,并利用Bond变换考虑地层倾角的影响.提出以黏土矿物纵、横波速度和孔隙纵横比为拟合参数进行岩石物理反演的方法,并引入贝叶斯框架减小反演的多解性.由已知的黏土矿物纵、横波速度和孔隙纵横比作为先验信息,并以测井纵、横波速度作为约束条件建立反演的目标函数,同时利用粒子群算法进行最优化搜索.计算结果表明,基于先验约束和粒子群算法的反演方法能够较准确地反演黏土矿物的弹性参数、孔隙形态参数以及裂缝密度等参数.计算得到的黏土纵、横波速度较高,并且在一定范围内变化,这可能与龙马溪组页岩的黏土矿物组分中具有较高弹性模量的伊利石含量较高有关,同时也与黏土定向排列等微观物性特征有关.反演得到的裂缝密度与纵波各向异性参数ε呈明显的正相关,而与横波各向异性参数γ相关性较小.另外,页岩各向异性参数与黏土垂向的纵横波速度有较强的相关性.  相似文献   

纵向和横向同时约束AVO反演          下载免费PDF全文

霍国栋  杜启振  王秀玲  陈刚  郑笑雪 《地球物理学报》2017,60(1):271-282

为了提高AVO(amplitude versus offset)反演结果的精度和横向连续性,本文提出了一种新的AVO反演约束方法,该方法结合贝叶斯原理和卡尔曼滤波算法实现了对反演参数纵向和横向的同时约束.文章首先结合反演参数的纵向贝叶斯先验概率约束和反演参数的横向连续性假设建立了与卡尔曼滤波算法对应的AVO反演系统的数学模型,然后将该数学模型代入卡尔曼滤波算法框架,利用卡尔曼滤波算法实现了双向约束AVO反演.二维模型测试和实际数据测试结果表明,相对于单纯的纵向贝叶斯先验概率约束,双向约束能更准确地刻画参数的横向变化,得到更准确、横向连续性更好的反演结果.  相似文献   

基于贝叶斯方法的深层充电效应风险模型评估          下载免费PDF全文

李程  陈东 《地球物理学报》2019,62(6):1991-2000

高能电子穿透航天器并在其内部沉积电荷从而引发深层充电效应,是导致卫星故障的重要因素之一.为了评估深层充电效应诱发卫星异常的风险,本文基于贝叶斯方法,使用一颗地球同步轨道卫星的异常数据和GOES-8卫星的电子通量探测数据,计算了不同能量阈值及累积时间的电子注量、不同卫星配置下模拟仿真的沉积电荷,并分别与卫星异常建立一系列概率风险模型.本文从模型中随机抽样得到模拟异常,并与实测异常构造混淆矩阵以评估模型拟合优度,结果表明1.0MeV电子3日累积注量-卫星异常概率风险模型为该卫星最优模型.本文利用最优模型对该卫星深层充电效应风险进行了计算,在1.0MeV电子3日累积注量达到2.0×10~(10)cm~(-2)·sr~(-1)时,该卫星发生深层充电异常的平均后验概率为27%,且95%最小可信值为22%.根据最优模型,我们对该卫星最可能导致异常的部件的材料和结构等特征做出了推断.  相似文献