粘弹介质叠前四参数同步反演及应用     

刘浩杰  陈雨茂  王延光  宗兆云  吴国忱  侯庆杰 《物探与化探》2021,(1):140-148

叠前地震资料中包含纵波速度、横波速度、密度和吸收衰减系数等弹性及粘弹性信息,其中吸收衰减属性对储层物性及流体性质尤为敏感。本文从粘弹介质精确Zoeppritz方程出发,基于介质分解理论通过公式推导及近似,建立了包含纵波速度、横波速度、密度和吸收衰减系数的纵波反射系数特征方程,利用贝叶斯反演框架,实现了叠前纵波速度、横波速度、密度、衰减四参数同步反演。模型与实际资料反演效果均表明了该方法的可靠性。该方法较好应用于胜利油田东部海上探区的油气识别,相比于常规弹性介质流体因子,四参数同步反演方法得到的吸收衰减系数能更准确地表征油气的分布。  相似文献   

基于EMD组合模型的径流多尺度预测     

李福兴  陈伏龙  蔡文静  何朝飞  龙爱华 《地学前缘》2021,28(1):428-437

受全球气候变化与人类活动影响,径流序列愈发呈现出非稳态与非线性特征,为降低由此而引发的预报误差,充分发挥不同模型对提高径流预测精度的优势,针对传统径流预报模型的单一性,以干旱区典型内陆河玛纳斯河为例,采用经验模态分解(EMD)提取径流序列中具有物理含义的信号,得到不同时间尺度的多个固有模态函数(IMF)及1个趋势项,利用 ARIMA模型与GRNN模型分别对不同时间尺度的IMF分量进行模拟,分析径流未来变化趋势。运用多元线性回归法、Spearman相关系数法、平均影响值法筛选大气环流因子作为神经网络模型的输入项,根据子序列的局部频率特点构建组合模型。最后将各IMF分量的预测结果重构,得到径流的最终预测值。单一评价指标无法全面评价模型精度,本文通过构建TOPSIS评价模型对径流预测模型进行定量评估,客观评价模型优度。结果表明:EMD分解能有效提取径流序列中隐含的多时间尺度信号,由趋势项可知玛纳斯河径流量总体呈上升趋势;EMD分解可提高ARIMA模型25%的合格率,但对于高频率分量IMF1、IMF2、IMF3,ARIMA模型的相对误差达到70%以上,预测结果不理想;经过筛选预报因子可有效提高GRNN模型精度,其中MIV法筛选的预报因子最适合玛纳斯河,与EMD-ARIMA组合后的GRNN模型的合格率最高,TOPSIS模型得分也最高。预测结果可作为水资源规划与调度的科学依据,建模思路也可为优化径流预测模型提供新途径。  相似文献   

四川会理拉拉铜矿找矿预测模型构建与找矿示范     

陈辉  林鲁军  庞振山  程志中  薛建玲  陶文  马一行  龚灵明  申红涛 《地学前缘》2021,28(3):309-327

勘查区找矿预测理论与方法体系是基于全国129个典型矿床的深入研究,以及在勘查项目实践验证基础上总结而形成的一种特别适合生产找矿第一线使用的有效方法。该方法以成矿作用内因(元素的地球化学特征)和外因(地质作用类型)相结合的思路,构建以成矿地质体、成矿构造与成矿结构面和成矿作用特征标志为主要内容的找矿预测地质模型。四川会理地区位于扬子板块西缘,区域成矿地质条件优越,经历多期构造事件叠加,形成了一系列独具特色的铁铜矿床。近年来,在拉拉铜矿的深部及外围已取得了重大找矿突破和进展。本文以会理拉拉铜矿为典型实例及深部找矿预测成果示范,阐述该方法在深部找矿预测中的具体应用过程,得出了如下认识:早期成矿地质体为赋矿火山岩(河口群钠长岩类),成矿构造与成矿结构面主要为基(中)性火山岩与沉积岩的界面及可能的喷溢口;热液叠加期成矿地质体推测为深部隐伏岩体,成矿构造与成矿结构面主要为褶皱、断裂和裂隙。在总结成矿作用特征标志基础上,建立了拉拉铜矿勘查区找矿预测地质模型。通过与地质和物探方法相结合,圈定红泥坡南部为找矿靶区,经钻探验证,发现厚大矿体,打开了区域找矿空间。  相似文献   

基于高光谱技术的黑土地微量金属元素探测方法及地学意义     

王建华  左玲  李志忠  穆华一  周萍  杨佳佳  赵英俊  秦凯 《地质力学学报》2021,27(3):418-429

在土壤中重金属含量较低的情况下,重金属的高光谱特征响应非常微弱,不易构建精确的高光谱直接反演模型。为了解决上述问题,依据土壤化学变量间的理化性质,将重金属富集特征转移到与之相关的化学主量元素上,使重金属微弱的信息得以间接定量反演。文中以海伦市黑土土壤为研究对象,通过主成分分析、聚类分析确定了主量元素氧化铁（Fe₂O₃）与微量重金属As、Zn、Cd之间存在明显吸附赋存关系。选用偏最小二乘法构建了研究区氧化铁含量的最佳反演模型（决定系数为0.704,均方根误差为0.148,F检验为12.732）,并利用氧化铁与As、Zn、Cd之间的赋存关系,通过神经网络构建了氧化铁预测值与重金属真实值间的非线性拟合模型,得出As含量的拟合程度最高,Zn的拟合程度较好,Cd的拟合效果较理想,总体相关性分别为0.796、0.732、0.530。研究结果表明,基于氧化铁含量的间接预测模型能对微量重金属As、Zn、Cd进行较好的定量预测,为微量重金属含量的定量分析提供了新的方法参考,为高光谱遥感技术预测土壤重金属含量提供了依据,增强了土壤微量重金属反演可行性,对细化自然资源质量监测、深化开展地学系统综合分析与评价有重要意义。   相似文献   

浙东南地区蜡石矿成矿模式及找矿预测     

李伟  王磊  缪仁谷  韩振春 《地质论评》2021,67(Z1):67z1181-67z1182

  相似文献   

广东省仁化县书楼丘铀矿床三维地质建模及成矿预测   总被引：1，自引：0，他引：1  

俞嘉嘉 《地质与勘探》2021,57(2):305-314

综合地质、地球化学等资料进行多元信息成矿预测是目前深部固体矿产主要工作方法。广东仁化县书楼丘铀矿床位于诸广南铀矿田北部,是诸广南铀矿田重要的组成之一。本次为了拓宽书楼丘矿床深部找矿思路,探讨其找矿潜力,在前人研究和勘探基础上,总结了矿床综合信息找矿模型,以三维定量预测研究理论基础,根据矿床成矿条件和找矿标志特征,提取地质、化探、钻探资料的成矿有利信息,并利用COCAD软件构建了地形-地表、岩体、构造、矿体等地质模型,对信息进行综合成矿有利分析,运用信息量法进行研究区深部矿产资源预测,共圈定了3片靶区。  相似文献   

非平稳条件下北京市最大月降水量频率特征分析   总被引：1，自引：1，他引：0  

韩丽  黄俊雄  周娜  李超 《水文》2021,41(2):32-37,108

为探究气候变化下极端降水的频率变化特征,基于北京市22个雨量站实测月降水量数据,以时间为协变量构建平稳和非平稳GEV模型,对北京市最大月降水量序列(极值降水序列)进行模拟和频率分析,并采用Bootstrap方法对频率分析结果的不确定性进行评价。结果表明:所有极值降水序列的最优概率分布模型均为非平稳GEV模型,该模型能够抓住序列随时间呈显著下降趋势的变化特征;由非平稳GEV模型估算得到的极值降水重现水平随时间呈减少趋势,这意味着未来极值降水导致洪涝灾害的风险在降低,但导致干旱的风险将增加;随着重现期的增加,极值降水重现水平估计值的不确定性也随之增大。  相似文献   

全过程联合校正方法在饶河流域洪水预报中的应用研究     

王钦钊  黄一昕  梁忠民  邓晓栋 《水文》2021,41(2):45-50

为提高饶河流域洪水预报精度,将全过程联合校正(EPJC)方法与三水源新安江(XAJ)模型结合,按一定比例划分洪水预报总误差为各过程误差,基于系统响应理论反演得到面雨量计算误差和模型参数误差,重新输入流域水文模型正演得出校正后的洪水过程。选取洪峰流量相对误差、峰现时间绝对误差、径流深相对误差和确定性系数作为模型评价指标,量化XAJ预报与EPJC校正结果,并与传统的动态系统响应曲线(DSRC)方法进行对比。结果表明,EPJC能够考虑全过程误差,与实际误差分布情况更相符,可提升饶河流域的洪水作业预报精度,值得进一步研究与推广。  相似文献   

210Po法在粤北青障山地区花岗岩型铀矿找矿中的应用研究     

姜涛  李伟林 《铀矿地质》2021,(1):120-130

为扩大粤北花岗岩型铀矿找矿成果,以青嶂山矿集区1:5万210Po测量数据为依据,研究了210Po法在粤北花岗岩型铀矿找矿中的异常特征及应用效果。结合研究区地质特征,应用趋势面分析等数理统计方法对数据进行处理,结果表明:趋势面分析消除了不同铀含量的地质背景对提取210Po异常的影响;210Po法与地面伽马能谱、氡气测量、 AMT组合应用对寻找花岗岩区深部隐伏矿体具有良好的效果,多种测量方法均出现峰值的部位,为含矿构造带或铀矿体产出部位;经钻探工程验证,在210Po法及相关方法异常区揭露到铀矿工业矿段,210Po法在粤北花岗岩型铀矿勘查中具有较大的指导意义。  相似文献   

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究     

张凯  张科  保瑞  刘享华  齐飞飞 《岩土力学》2021,(1):211-223

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。  相似文献