基于深度学习的天气雷达回波序列外推及效果分析     

黄兴友  马玉蓉  胡苏蔓 《气象学报》2021,79(5):817-827

天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值（structural similarity）均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。   相似文献   

基于智能物联网技术的天津城市积水监测预警系统     

侯天宇  梁好  霍凯  赵敏  陈子煊  张春莉  苑超 《气象研究与应用》2021,(1):85-89

通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。  相似文献   

基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究     

邵蓉波  肖立志  廖广志  周军  李国军 《地球物理学报》2022,65(2):796-808

随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式.  相似文献   

Treatment Effects of Tunnel Entrance Collapse Section Based on Field Monitoring Results北大核心CSCD     

郝付军 《地质与勘探》2022,58(5):1099-1107

为评价隧道洞口塌方段的安全性,基于累计变形预测和变形速率趋势分析模型,结合工程实例,研究隧道洞口塌方段的处理效果。实例分析表明：在累计变形预测方面,GA-VMD模型在隧道变形数据的信息分解过程中具有明显的优越性,可利用其将隧道变形数据分解为趋势项和误差项,且通过组合预测能有效保证预测精度,得出累计变形的后期仍具一定增加趋势,但增加速率相对较小;在变形速率趋势分析方面,变形速率具下降趋势,且随时间持续,下降趋势更为显著。综合对比两者结果,隧道变形无明显增加趋势,并趋于稳定方向发展,说明塌方处理措施是合理有效的,为其防治效果评价提供了理论依据。  相似文献   

基于BMA多模型组合的疏勒河径流预测研究     

周婷  温小虎  冯起  尹振良  杨林山 《冰川冻土》2022,44(5):1606-1619

准确可靠的径流预测对于水资源的科学管理与规划具有重要意义,特别是在水资源紧缺的干旱半干旱地区,径流预测对流域内水资源高效利用与水利工程经济运行具有重要现实意义。针对径流预测通常采用单一方法进行建模与预测,难以利用各预测模型优势的问题,本文利用极限学习机（ELM）模型、支持向量机（SVM）模型、多元自适应回归样条（MARS）等机器学习方法建立了疏勒河上游未来1~7日的径流预测模型。在此基础上,运用贝叶斯模型平均（BMA）方法对ELM、SVM、MARS模型的预测结果进行组合,构建了径流组合预测模型,以获取更可靠的预测结果,并采用蒙特卡洛抽样方法获取BMA的95%置信区间,对预测结果进行了不确定性分析。结果表明：ELM、SVM、MARS模型以及BMA组合模型均适用于干旱半干旱地区的中长期日径流预测;BMA的预测精度较单一模型更高,能够提供更准确的预测值;BMA的95%置信区间对实测值覆盖率高,同时能够提供较好的确定性预测和概率预测结果。表明BMA在资料有限的条件下,表现出较单一模型更高的预测性能,可以成为干旱半干旱地区中长期日径流预测的有效方法。  相似文献   

有载冻融作用对深部重塑黏土抗剪强度影响的试验研究北大核心CSCD     

周志  李海鹏  王建伟  康庆平  张洋  李智涵  杨念 《冰川冻土》2022,44(2):583-590

深厚表土层冻结法凿井工程中,深部土体由于经历了高压冻融作用,导致其工程性质变化,认识冻融作用对其强度与变形影响,对于冻融病害防治有一定意义。本文通过室内试验对深部重塑黏土进行了有载冻融,并对不同干密度、围压、冻结温度和融化温度条件下的深部冻融重塑黏土进行三轴剪切试验,探讨有载冻融作用下深土重塑土抗剪强度的变化规律。研究结果表明:冻融作用使深部重塑黏土的偏应力-应变关系由软化型转变成硬化型;同时,经冻融作用后其抗剪强度与割线模量都产生了一定的下降,在本试验条件下,抗剪强度最高下降了48.8%,割线模量E_()最大下降了72.0%。通过对各影响因素的显著性分析,发现初始干密度对抗剪强度和割线模量影响最为显著,围压对两者的影响最弱。  相似文献   

深部地质钻探钻进过程流式大数据分析与动态预处理——以辽宁丹东3000 m科学钻探工程为例          下载免费PDF全文

甘超  曹卫华  王鲁朝  吴敏 《探矿工程》2022,49(4):1-7

深部地质钻探钻进过程数据价值密度低,传统方法难以在钻中流式大数据条件下有效去除尖峰、毛刺等各类钻进过程数据噪声。本文提出一种深部地质钻探钻进过程流式大数据分析与动态预处理方法,并成功应用于辽宁丹东3000 m科学钻探工程。首先,深入分析过程工艺和数据处理需求,建立深部地质钻探钻进过程流式大数据分析与动态预处理框架结构;然后,运用限幅滤波结合过程数据分布特征、司钻/机长人工操作经验去除过程数据中的离群值;接着,引入滑动窗口策略对流式钻进大数据进行动态处理,在每个窗口中运用Savitzky Golay滤波进一步提升数据质量。仿真实验和工程应用结果验证了本文方法具有很好的工程适用性和有效性。  相似文献   

气举技术应用于深海无隔水管泥浆回收钻井工艺可行性分析          下载免费PDF全文

陈浩文  于彦江  王艳丽  秦如雷  田烈余  王偲  殷国乐  王林清  谢文卫  冯起赠 《探矿工程》2022,49(2):9-15

无隔水管泥浆回收钻井技术作为新兴钻井技术,具有安全环保、简化井身结构和降低钻探风险等优点。传统的无隔水管泥浆回收钻井技术依靠水下泵将海底井口泥浆举升至甲板面,该方式对水下泵的举升能力及可靠性要求极高。未来深海钻井领域,水下泵将会是限制无隔水管泥浆回收钻井技术应用的“瓶颈”。本文借鉴陆地气举反循环钻井原理,利用气举技术部分或完全替代水下泵,分别从设备技术现状、流量可调性、适用环境、井控安全等方面探究气举用于无隔水管泥浆回收技术的可行性。结果表明,气举反循环技术及相关设备性能满足无隔水管泥浆回收的使用要求,而且具有上返流量可调、安全等特点,有较高的研究应用价值。  相似文献   

基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测: 以稀有金属铷元素为例     

戴亮亮  聂小力  郭军  巩浩  吴欢欢  张涛  汤媛媛  毛聪  彭志刚  贺灿 《现代地质》2022,36(3):972-978

近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R²分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。  相似文献   

Process and Mechanisms of Deep Fluid Effects on Hydrocarbon Generation and Pore Space in Shale: A Case Study from the Mesoproterozoic Xiamaling Formation in the Zhaojiashan Section     

MENG Qingqiang  PANG Qian  HU Guang  JIN Zhijun  ZHU Dongy  LIU Jiayi  ZHANG Chuanwen 《《地质学报》英文版》2022,96(4):1342-1352

Heat carried by deep fluid might greatly affect hydrocarbon generation and pore space in shale. Dyke intrusion carrying high levels of heat may be a means by which to explore the influence of deep fluid on shale reservoirs. This study evaluates hydrocarbon generation and analyzed the evolution of shale storage space in the third member of the Xiamaling Formation in the Zhaojiashan section, Hebei Province, based on experimental data such as TOC, SEM, VRo, low-temperature N2 adsorption and high-pressure mercury injection. The results show that the dyke intrusion reduced the shale TOC content drastically―by up to 77%―and also induced instantaneous hydrocarbon generation over a range about 1.4 times the thickness of the intrusion. Furthermore, the dyke intrusion might transform organic pores in surrounding shales into inorganic pores. There were two shale porosity peaks: one appeared when VRo = 2.0%, caused by the increase of organic pores as thermal maturity increased, the other occurred when the VRo value was between 3% and 4%, caused by the increase of inorganic mineral pores. It can be concluded that dyke intrusion can be an effective tool with which to study how deep fluid affects instantaneous hydrocarbon generation and pore space in shale.  相似文献