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基于地质统计先验信息的储层物性参数同步反演 总被引：4，自引：1，他引：3
本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法（Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA）和逐渐变形算法（Gradual Deformation Method,GDM）得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数,最终利用Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。 相似文献
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针对导航星座自主运行期间因缺乏外部基准而导致自主定轨结果不能得到有效评估的问题,提出一种基于Bayes理论的自主定轨结果评估方法。一方面充分考虑定轨误差的先验统计特性,以提供先验位置基准;另一方面以卡尔曼滤波中定轨协方差的迹作为定轨URE的表征量,解决了自主定轨中对定轨误差没有观测信息的问题。利用自主定轨的仿真数据对该方法进行验证,结果表明,对于单颗卫星,在24 d内,由该方法得到的URE估计误差不超过±0.5 m,验证了该方法的可行性。 相似文献
94.
中国西部地区利用烈度数据估计地震动参数的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
通过最近收集到的中国西部地区的6次地震的地震动参数和烈度数据,建立了该地区适用于贝叶斯方法的各烈度档P(I|GM)的经验分布。利用2011年发生的四川炉霍地震和新疆伽师地震资料验证了依据烈度数据用贝叶斯方法估算峰值加速度的可行性。研究结果还表明,用贝叶斯方法估计的参数精度与选择的先验概率(衰减关系)显著相关。针对这2次地震,用各烈度档地震动参数的均值法、地震动衰减关系法及贝叶斯法3种方法估算的峰值加速度值与峰值加速度观测值之间的均方根比较表明,用贝叶斯方法估算的参数精度优于用另2种方法所获结果。 相似文献
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通过开展贝叶斯判别理论在叠前反演数据解释中的应用研究来提高储层预测的准确性。以岩石物理模拟、叠前反演处理和概率密度函数建立作为该技术的关键,基于贝叶斯理论利用测井和岩石物理模拟数据作为先验信息,利用反演成果作为基本数据估计不同岩相的分布概率。该技术充分利用概率和统计作为处理地质不确定性的工具定量解释繁多的叠前反演成果,用这种方法对岩相进行表征和识别,更加适合地质复杂性和多解性特点。火成岩储层预测中的应用表明,贝叶斯判别理论对储层含气性表征更加准确,解决了储层含气性预测难题。 相似文献
96.
常规AVA三参数反演方法均基于横波速度与纵波速度之比γ为常数这一假设条件,且常被近似地取为0.5。然而在许多情况下γ并不为常数,而是在横向与纵向都渐变。若一概假定γ等于0.5,反演出的岩性参数势必要偏离真实值,因此有必要合理地选择γ。笔者基于贝叶斯理论,提出逐次迭代非线性AVA的反演方法。该方法把γ看成横向与纵向都渐变的反演初始背景,通过给定初始模型计算初始背景γ,并采用逐次迭代的策略求解该反演问题,解决了关于γ的选取问题以及由于引入变γ值而带来的非线性问题,提高了AVA三参数反演结果的精确度。 相似文献
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98.
贝叶斯网络在水资源管理中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了解决水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题,将贝叶斯网络方法引入水资源管理中。通过对实例系统中变量间相互关系的分析,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表,并在6个目标变量均达到预期目标的前提下进行概率推理。实例结果表明：当补偿款数额增加到500元/亩时,所有的目标变量均可达到最优,因此确定出政府应给农民补偿款的数额为500元/亩的合理水资源决策方案。贝叶斯网络以图模型的方式直观地表达了实例系统中变量之间的不确定性关系,概率推理的结果兼顾了环境效益以及农民的利益,使多个预期目标均达到了最优,有效地解决了水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题。 相似文献
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100.
空间软数据及其插值方法研究进展 总被引：7，自引：0，他引：7
由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。 相似文献