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81.
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   
82.
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   
83.
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   
84.
二十多年来,南海天然气水合物勘查评价均主要集中在南海北部大陆边缘陆坡深水区,且先后在珠江口盆地神狐、珠江口盆地东部海域调查区和琼东南盆地陵水-松南调查区取得了天然气水合物勘查试采的重大突破及进展,陆续发现了两个大规模的天然气水合物藏,初步评价预测南海天然气水合物资源规模达800亿吨油当量左右,取得了南海天然气水合物勘探的阶段性重大成果.然而,南海天然气水合物资源进一步深化和拓展勘探的有利领域在哪里?尤其是可持续滚动勘探的战略接替区及选区在何处?其与目前陆坡深水油气及水合物勘探紧密相邻的外陆坡-洋陆过渡带(OCT)乃至洋盆区是否具有天然气水合物形成的地质条件?根据海洋地质调查及初步的地质综合分析研究,认为外陆坡-洋陆过渡带乃至洋盆区具备天然气水合物成藏的基本地质条件,可作为南海未来天然气水合物勘查的战略接替区和可持续滚动勘探的战略选区及资源远景区.针对这些影响和决定将来天然气水合物勘探决策部署及走向等关键问题进行初步分析与探讨,抛砖引玉希望能够对未来南海天然气水合物资源勘查评价及战略接替区之选择有所裨益!   相似文献   
85.
理论提出的纠偏方法需反复进行实验验证方可应用于实际工程,然而垂钻纠偏控制过程复杂,操作难度大,所需时间长、资金庞大,直接将所提方法放置现场调试是不可取的,而仅采用计算机仿真对算法进行验证也有一定局限性,因此发展和研究纠偏控制工程实现方法十分必要。本文以地质钻探钻进过程定向纠偏控制的工程实现为导向,首先分析并给出实际纠偏工艺过程以及纠偏控制的特点与目标;然后总结基于模型预测控制的纠偏控制问题与优化目标,结合笔者早期的一些纠偏控制理论研究,分别阐述不同纠偏工况下的纠偏控制方法;其次开发定向纠偏控制系统,用于集成纠偏控制算法,使得算法能够应用于实际工程;最后设计纠偏控制实验,以验证纠偏控制算法的工程适用性。实验表明,所提纠偏控制方法能够有效应用于实际纠偏过程,并应对和完成多种纠偏任务。  相似文献   
86.
以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法(PSO)对变分模态分解(VMD)进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络(NARX)进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元(GRU)进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的(PSO-VMD)-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机(SVM)和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。  相似文献   
87.
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   
88.
河南省老湾地区是桐柏—大别有色贵金属成矿带上重要的金成矿区。在综合分析该区成矿因素的基础上,提取构置了地层、韧性剪切域、脆性断束、岩浆岩、与Au有关的蚀变带和Au、As、Sb、Ag水系沉积物单元素异常等9个预测变量,基于MRAS软件,采用证据权重模型对该区金矿进行了成矿远景预测工作。本次采用0.10 km×0.10 km的网格单元进行预测,经过各预测变量的先验概率计算、权重值统计、独立性检验和后验概率的计算等过程,划分出A、B、C三个级别的成矿远景区块,根据预测网格分布特点及该区金矿地质特征,圈出了Ⅰ级找矿远景区4处,Ⅱ级找矿远景区4处。综合分析认为:已知金矿床或矿点多数落入A级或B级成矿远景区块,C级成矿远景区块主要是在A级或B级成矿远景区块的周边,与成矿区带从中心向边缘渐变的特征相符合;圈出的Ⅰ级找矿远景区内均已发现金矿床(点),并且后验概率平均值较高,具有较好的金矿找矿潜力。  相似文献   
89.
苏里格S区块储层与围岩阻抗差异小、气水关系复杂,叠后纵波阻抗反演方法难以区分优质储层,通过研究区岩石物理分析可知,叠前参数纵横波比可以有效区分岩性和含气性。本文首先进行模型正演确定储层地震响应特征;然后通过适用于砂泥岩的Xu-White模型进行岩石物理建模及横波预测,建立岩石物理模板;其次采取线性去噪、剩余振幅补偿等处理方法对CRP道集进行优化;最后通过叠前同时反演定量预测储层厚度及含气性。结果表明:(1)储层顶界的地震反射特征为强波谷反射,底界反射不明显;(2)纵横波比小于1.68可有效划分砂岩,联合纵波阻抗小于12 200 g·cm-3·m·s-1预测储层,再由更低的纵横波比小于1.57识别含气性;(3)储层展布特征与含气性预测范围趋势相似,但在局部上存在差异,储层发育程度与其含气性不一定呈正相关。本文所提方法期望为下一步圈定有利含气储层面积及井位部署提供有力的技术支撑。  相似文献   
90.
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