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41.
单中强 《江苏地质》2018,42(2):291-297
页岩气的有效开发依赖水平井的压裂效果,而页岩脆性是影响页岩压裂的关键因素。通过对比分析现有的3种脆性指数计算方法,即矿物脆性指数计算法、岩石力学脆性指数计算法、基于多元回归脆性指数计算法,优选基于多元回归的脆性指数计算法计算五峰—龙马溪组(简称龙马溪组)页岩储层脆性指数。以四川盆地东部南川地区龙马溪组海相页岩气为例,利用南川地区三维地震资料叠前反演方法,获取多元回归脆性指数计算方程所需的参数,预测页岩脆性指数。结果表明,在已有钻井矿物脆性指标约束下,叠前反演法计算的脆性指数平面预测效果较好,且与实际压裂数据具有较好的一致性,能够满足南川地区页岩气勘探开发的需要。  相似文献   
42.
在建立页岩岩石物理模型的基础上,根据等效自相容近似(SCA)岩石物理模型,构建出岩石的纵波速度、横波速度与岩石密度、组分和孔隙度等的定量关系,得出使理论纵波速度和实际纵波速度最接近的孔隙纵横比,进而将该孔隙纵横比作为约束条件来实现横波速度预测。反演算法利用人工鱼群算法来计算最佳孔隙纵横比,并将预测的横波速度与实际测得的横波速度对比,证明了人工鱼群算法的有效性。  相似文献   
43.
把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明:该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。  相似文献   
44.
传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。  相似文献   
45.
Petroleum prediction in local objects and the applicability of geologic environment parameters in this regard are considered. The proposed guidelines for petroleum potential prediction are based on the analysis of the distribution of typomorphic epigenetic multivalent elements loosely fixed in rocks before and after electric current treatment. The advantage of geoelectrochemical methods providing data on the chemical composition of above-productive deposits is demonstrated.  相似文献   
46.
The potential of the load-unload response ratio (LURR) method for medium-term earthquake prediction is studied for Sakhalin Island as an example. An approach to the generation of predicted conditions and assessment of their implementation in real time is considered. The results of a retrospective analysis of other large Sakhalin earthquakes are used for generalization. It is shown that deviations of prediction parameters from specified values are satisfactory for this method. It is recommended that this method be used to compile summaries of medium-term predictions for Sakhalin provided that catalogs are filled as soon as possible.  相似文献   
47.
《Resource Geology》2018,68(1):65-82
The B angonghu–N ujiang metallogenic belt is considered to be T ibet’s third copper belt after the Y ulong and G angdese copper belts. The D uolong gold‐rich porphyry copper deposit, located in the western part of the B angonghu–N ujiang belt was recently recognized as a superlarge prospect. The A dvanced S paceborne T hermal E mission and R eflection R adiometer (ASTER ) was used to characterize the D uolong porphyry deposit alteration area, and three methods, color enhancement, band ratio transformation, and spectral angle mapping, were utilized to extract the phyllic and argillic alteration zones, which are typically considered the most important predictors of porphyry copper. Seven prospecting areas, which match mapped alteration zones, were delineated in the D uolong deposit. In addition, an ASTER image of the eastern region of the B angonghu–N ujiang belt in the X iongmei area was used to extract alteration information, and an area with image characteristics similar to the D uobuza and B olong ore deposits was identified as a prospecting area. Numerous malachite outcrops were identified in the field, and both laboratory analysis and isotopic dating confirmed that the deposit had formed concurrently with the D uobuza deposit (119 M a). Geologic mapping at the 1:5000 scale was conducted in the area, and three types of ore‐bearing rocks were identified, indicating that this area has significant potential to host ore deposits. The discovery of the X iongmei copper mining area is significant for the B angonghu–N ujiang belt.  相似文献   
48.
在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN(A-TS-KNN)的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻(K-nearest neighbors, KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、长短期记忆神经网络(Long-short term memory neural network,LSTM)以及门控递归单元神经网络(Gate recurrent unit neural network,GRU)共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。  相似文献   
49.
城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GC-PredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。  相似文献   
50.
提出基于背景噪声波速测量的综合预测指标法,将测震资料更好地应用于震情跟踪和地震短临预报。利用滇西北5个台站2012-01~2020-11宽频带连续波形资料,基于背景噪声互相关及傅立叶变换等方法,提取10个台站对当天经验格林函数与参考经验格林函数的直达瑞利波走时偏移时间序列,设定±1.5倍标准差作为异常阈值,并以其间发生的6次M≥5.0地震为样本,采用R值评分法对每个台站对的映震能力进行效能检验,最后基于自适应加权综合预测方法提取适合于滇西北地区的地震短临异常识别指标(综合指标)。结果表明,利用该综合指标对滇西北2012年以来发生的6次M≥5.0地震进行90 d短临预报,异常指标共出现8次,其中准确预报地震5次,漏报1次,虚报4次,预报效能评分R为0.692,R0为0.475。该综合指标的地震对应率为62.50%,概括率为83.33%。  相似文献   
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