页岩气水平井TOC测井评价新方法     

刘伟男  张超谟  朱林奇  胡松  孔政  邓瑞 《物探与化探》2021,(2):423-431

由于存在地层缺失、井眼穿层不断变化、重点层段测井曲线较少、井眼环境复杂、测井响应值与储层参数关系较为复杂等特点,页岩气储层水平井测井解释难度较大。针对该问题,本文采用“水平井钻遇地层模型—水平井间及水平井与直井响应差异分析—水平井曲线校正—基于直井的参数评价模型”的评价技术流程,进行页岩气水平井TOC测井评价。在测井评价中,针对响应规律复杂的特点,采用直方图法进行测井响应规律分析,同时考虑到水平井测井曲线较少,为了综合利用测井曲线信息,结合曲线重叠方法提出双重信息融合评价模型。结果表明,本方法在充分分析测井响应差异的基础上对水平井测井曲线进行校正,且提出的双重信息融合模型具有能充分利用测井信息、评价精度高以及操作简单等优点。  相似文献   

煤层底板水害防治智能决策支持系统框架构建     

靳德武  李鹏 《煤田地质与勘探》2021,49(1):161-169

煤层底板突水是华北型煤田煤矿生产过程中一种常见的水害类型,为解决水害防治工程的科学决策问题,进一步提高防治水工程的可靠性,提出构建智能决策支持系统的技术思路。智能决策支持系统是传统决策支持系统与人工智能技术相互融合的产物,在分析底板水害防治决策支持功能需求的基础上,提出“数据-模型-方案”一体化设计流程,从数据导入、模型驱动、智能决策等3个层次构建底板水害防治智能决策支持系统的基本框架。将模型驱动层进一步细分为方法库、模型库、知识图谱构建3项专业化服务,模型库包括底板突水空间点预测模型、疏水降压数值模拟模型、注浆改造工程可靠性分析模型、隔离工程设计模型及底板水害监测预警模型。系统最终输出的决策方案包括底板突水危险性分区、疏水降压Q-t-s方案、区域注浆改造设计及工程可靠性评价、隔离工程设计、底板突水监测预警警情发布。系统通过注浆过程的反馈-控制、突水监测预警的深度学习、疏水降压方案的动态优化等实现其智能决策。智能决策支持系统将会在煤层底板水害防治可靠性保障方面提供新的技术支撑。   相似文献   

基于梯度提升算法的岩性识别方法     

王恒  姜亚楠  张欣  仲鸿儒  陈庆轩  高世臣 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(3):940-950

传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN （K近邻分类器）、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。  相似文献   

基于相干特征的岩石薄片序列图像边缘提取及颗粒分割     

周恒  张春雷  张欣  陈庆轩  张艳  仲诚诚 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(6):1897-1907

针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。  相似文献   

一种基于机器学习算法的岩性填图方法     

冀全伟  王文磊  刘治博  祝茂强  袁长江 《地质力学学报》2021,27(3):339-349

通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。   相似文献   

Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management   总被引：1，自引：0，他引：1  

Zizheng Guo  Yu Shi  Faming Huang  Xuanmei Fan  Jinsong Huang 《地学前缘(英文版)》2021,12(6):243-261

Machine learning algorithms are an important measure with which to perform landslide susceptibility assessments,but most studies use GIS-based classification methods to conduct susceptibility zonation.This study presents a machine learning approach based on the C5.0 decision tree(DT)model and the K-means cluster algorithm to produce a regional landslide susceptibility map.Yanchang County,a typical landslide-prone area located in northwestern China,was taken as the area of interest to introduce the proposed application procedure.A landslide inventory containing 82 landslides was prepared and subse-quently randomly partitioned into two subsets:training data(70％landslide pixels)and validation data(30％landslide pixels).Fourteen landslide influencing factors were considered in the input dataset and were used to calculate the landslide occurrence probability based on the C5.0 decision tree model.Susceptibility zonation was implemented according to the cut-off values calculated by the K-means clus-ter algorithm.The validation results of the model performance analysis showed that the AUC(area under the receiver operating characteristic(ROC)curve)of the proposed model was the highest,reaching 0.88,compared with traditional models(support vector machine(SVM)=0.85,Bayesian network(BN)=0.81,frequency ratio(FR)=0.75,weight of evidence(WOE)=0.76).The landslide frequency ratio and fre-quency density of the high susceptibility zones were 6.76/km2 and 0.88/km2,respectively,which were much higher than those of the low susceptibility zones.The top 20％interval of landslide occurrence probability contained 89％of the historical landslides but only accounted for 10.3％of the total area.Our results indicate that the distribution of high susceptibility zones was more focused without contain-ing more"stable"pixels.Therefore,the obtained susceptibility map is suitable for application to landslide risk management practices.  相似文献   

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例     

汤宇磊  吴杨杨  蒋兴征  冯亮  高阳 《中国地质调查》2021,8(2):74-82

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。  相似文献   

高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨璐  陈敏  陈明轩  高峰  秦睿  宋林烨  程丛兰 《气象学报》2019,77(2):243-255

以业务应用为目标,开展高时、空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究。运用北京快速更新多尺度分析和预报系统集成子系统（RMAPS-IN,Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Integration）,对雷达四维变分分析系统（VDRAS）30 min临近预报的高时、空分辨率三维风场作为数据源与自动气象站风场观测进行快速融合处理。结果表明,以VDRAS临近预报风场取代数值模式预报场作为融合初猜场后形成的分析结果对于风场有明显的改善:（1）长时间序列客观检验结果表明,地面10 m高风场U/V分量绝对误差分别为0.05和0.06 m/s。实时融合对未来预报的影响随着预报时效的延长,U/V分量的绝对误差不断增大。（2）对于11个强对流个例,地面10 m高风场风速均方根误差降低0.3 m/s,风向均方根误差降低13°;边界层三维风场,风速均方根误差降低0.8 m/s,风向均方根误差降低10°。平原站点融合以后风速、风向预报效果有较大改善,山区站点融合以后改善相对较小。（3）通过对2017年7月20日暴雨和7月7日雷暴大风个例的详细分析,发现融合基于雷达资料四维变分同化获得的高分辨率临近预报风场对各对流系统中的中尺度结构特征给出了更加细致准确的描述。   相似文献   

我国中东部平原地区临界气温条件下降水相态判别分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈双  谌芸  何立富  郭云谦 《气象》2019,45(8):1037-1051

基于2001—2013年地面观测和探空资料,对地面气温位于0～2℃(以下称临界气温)我国降雪的时空分布及其与降雨的垂直热力特征进行了研究,引入了决策树判别方法对上述条件下雪和雨进行了判别分析,结果表明:临界气温下降雪出现频率总体高于降雨、雨夹雪出现频率,且在我国华北南部至江南北部的中东部地区分布较多,年均可达7.69～15.38站次;临界气温下,降水相态为雨或雪对应的平均温度廓线最大差异位于650 hPa附近,且地面气温较低时,平均温度差异更明显,平均湿度廓线差异则主要位于低层,且在地面气温较高时,平均湿度差异更明显;临界气温下,降水相态为雨时,地面上空存在暖层样本占比,较降水相态为雪时更高,且降雨时暖层主要位于中层,降雪时暖层则主要位于低层,降雨时其暖层强度显著大于降雪时暖层强度;在临界气温下雨雪判别分析中,地面气温能显著提升判别准确率,湿球温度能在一定程度上提升判别准确率,基于云顶温度、中层融化参数、低层湿球温度构建的决策树判别模型,判别准确率达到91.86%,能较好地解决临界气温下雨和雪的判别问题。  相似文献   

气象因子对半冬性小麦灌浆速度的影响效应研究     

信志红  郭建平  谭凯炎  张利华  孙义  杨荣光 《气象》2019,45(12):1736-1746

选用黄淮海冬麦区4个半冬性小麦品种郯麦98、山农18、徐麦33、皖麦52为试验材料,通过分期播种试验,利用方差分析、相关分析、逐步回归和通径分析等方法,分析半冬性小麦籽粒灌浆速度变化趋势和气象因子对灌浆速度的影响。结果表明,正常播期冬小麦灌浆速度波动性最小、千粒重最大,迟播10 d冬小麦灌浆速度波动性最大、千粒重最小;华北区品种郯麦98灌浆速度表现最稳定、千粒重最高,而黄淮区品种皖麦52灌浆速度最大;半冬性小麦灌浆持续期为35～39 d;南北气候差异是影响各品种冬小麦灌浆速度不同的原因之一。半冬性小麦各播期灌浆速度的变化趋势一致,灌浆速度变化与相关显著气象因子的变化规律相符合;灌浆速度峰值期一般出现在开花后15～25 d,迟播冬小麦最大灌浆速度出现时间较对照处理提前,不利于提高粒重;气温条件对冬小麦灌浆速度影响显著,其中最高气温要素是影响不同播期品种灌浆速度的共有关键因子。通径分析表明,最高气温对灌浆速度的作用由自身的直接效应决定,而日照时数与最低气温对灌浆速度的作用与间接效应一致;最高气温平均值对灌浆速度的影响最重要,日照时数和最低气温平均值对灌浆速度的影响较弱;最高和最低气温平均值、日照时数均为灌浆速度的限制因子,其中最高气温平均值对灌浆速度变化的决策作用最大。  相似文献