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   

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   

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   

黑龙江省浅覆盖区地物化特征与找矿标志——以黑河市340高地金矿化区为例     

史冬岩  张坤  张玉鹏  高勇  唐伟  吕明奇 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(4):1042-1053

黑龙江省黑河市340高地金矿点大地构造上位于兴安地块东北缘,多宝山Cu-Au-Mo-W-Fe成矿亚带内,其地貌为浅覆盖区,找矿较为困难。本文采用浅钻技术取样,对研究区进行基岩填图,圈定出以硅化为中心、青磐岩化为外围的蚀变矿化带。对基岩样品进行岩石地球化学分析,通过主成分分析,确定有6个主成分特征值大于1,其中第二主成分与金元素关系密切,是研究区有效的找矿标志。高精度磁测结果显示区内构造以NNW向为主,且其线性低值异常或与蚀变引起的退磁有关。对区内的地物化异常进行工程查证,发现金矿点1处,圈定预测靶区1处。  相似文献   

多目标地球化学调查数据在松嫩平原油气藏远景预测的应用     

赵君  汪月华  张哲寰 《地质与资源》2021,29(6):635

  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   

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   

黄铁矿热电性在铜矿床深部找矿预测中的应用——以滇中和尚洞铜矿Ⅰ号矿体为例     

李灿明  李波 《矿物岩石地球化学通报》2021,40(2):470-477

黄铁矿热电性是矿床学及深部地质找矿的重要研究内容之一,该方法多应用于金矿床的地质勘探,而在铜矿床勘探中应用较少。滇中和尚洞铜矿床属于中高温热液矿床,矿体宏观地质条件差异小,深部找矿难度大,本文对该矿床Ⅰ号矿体开展了黄铁矿热电性特征及深部找矿预测研究。结果表明,该矿床黄铁矿热电系数分布呈现多峰组合,矿体铜矿化强度与黄铁矿P-N型的出现率及离散度等关系密切,尽管1580中段仍存在工业矿体,但Ⅰ号矿体深部延伸相对较小,找矿前景相对较差。研究表明,利用黄铁矿热电系数特征指导铜矿床的深部找矿预测是可行的。  相似文献   

Brittleness index predictions from Lower Barnett Shale well-log data applying an optimized data matching algorithm at various sampling densities     

David A.Wood 《地学前缘(英文版)》2021,12(6):444-457

The capability of accurately predicting mineralogical brittleness index(BI)from basic suites of well logs is desir-able as it provides a useful indicator of the fracability of tight formations.Measuring mineralogical components in rocks is expensive and time consuming.However,the basic well log curves are not well correlated with BI so correlation-based,machine-learning methods are not able to derive highly accurate BI predictions using such data.A correlation-free,optimized data-matching algorithm is configured to predict BI on a supervised basis from well log and core data available from two published wells in the Lower Barnett Shale Formation(Texas).This transparent open box(TOB)algorithm matches data records by calculating the sum of squared errors be-tween their variables and selecting the best matches as those with the minimum squared errors.It then applies optimizers to adjust weights applied to individual variable errors to minimize the root mean square error(RMSE)between calculated and predicted(BI).The prediction accuracy achieved by TOB using just five well logs(Gr,pb,Ns,Rs,Dt)to predict BI is dependent on the density of data records sampled.At a sampling density of about one sample per 0.5 ft BI is predicted with RMSE～0.056 and R2～0.790.At a sampling density of about one sample per 0.1 ft BI is predicted with RMSE～0.008 and R2～0.995.Adding a stratigraphic height index as an additional(sixth)input variable method improves BI prediction accuracy to RMSE～0.003 and R2～0.999 for the two wells with only 1 record in 10,000 yielding a BI prediction error of＞±0.1.The model has the potential to be applied in an unsupervised basis to predict BI from basic well log data in surrounding wells lacking mineralogical measure-ments but with similar lithofacies and burial histories.The method could also be extended to predict elastic rock properties in and seismic attributes from wells and seismic data to improve the precision of brittleness index and fracability mapping spatially.  相似文献   

飞机积冰预报算法对比及其集成预报模型研究     

卞双双  何宏让  安豪  潘晓滨  张云 《气象》2019,45(10):1352-1362

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。  相似文献