排序方式： 共有6条查询结果，搜索用时 93 毫秒
1
1.
通过对CE3玉兔号月球车粒子激发X射线谱仪（APXS）获取的数据进行处理,获得测点的累积特征X荧光计数率谱线,经小波滤波,消除放射性涨落对X荧光谱线的影响。由能量刻度获得了月球车着陆点月壤元素X射线特征能量峰,由此分析了着陆点月壤元素的成分,得知测量点月壤元素成分包括Si、Ca、Al、Mg、K、P、S、Fe、Ti、Ni、Cr、Mo、Sr、Y、Zr、Nb。研究结果为月陆地质演化提供了有利的参数制约。 相似文献
2.
辽河盆地东部坳陷储集层由火山多期喷发形成,岩相岩性复杂,岩性以中、基性火山岩为主.本文将火山岩的岩心及岩矿鉴定资料与测井数据进行整合,应用测井数据建立支持向量机(SVM)两分类和多分类岩性识别模式.首先,深入研究支持向量机二分类及"一对一"、"一对多"和有向无环图三种经典多分类算法的基本原理及结构;然后,总结研究区域火山岩岩石特征,分析测井数据的测井响应组合特征,选择40口井中岩心分析和薄片鉴定资料完整、常规五种测井曲线(RLLD,CNL,DEN,AC,GR)齐全的1200个测井数据作为训练样本,构造三种支持向量机岩性识别模式;最后,对4测试井中800个测井数据进行岩性识别,识别结果与取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定资料对比,实验结果表明有向无环图更适合辽河盆地火山岩的识别,识别正确率达到82.3%. 相似文献
3.
4.
基于最小二乘支持向量机测井识别火山岩类型:以辽河盆地中基性火山岩为例 总被引：1，自引：0，他引：1
最小二乘支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的模式识别方法。与传统统计学相比,它能有效解决有限样本、非线性、高维数模型的建立问题,而且建立的模型具有很好的预测性能。岩性识别本质是解决分类问题,本文基于最小二乘支持向量机解决分类问题的优势,首先用GR、CNL、DEN、AC、RLLD等常规测井曲线数据建立样本空间;然后通过耦合模拟退火和交叉验证的方法寻找最佳参数,优化最小二乘支持向量机分类器;最后建立了最小二乘支持向量机岩性识别模型。通过取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定,确定辽河盆地40口井315 m井段2 520个岩性样品作为训练样本,建立岩性识别标准。对8口井13 866 m井段110 928个火山岩数据采样点进行测井识别,可识别致密玄武岩、气孔玄武岩、粗面岩等8种主要火山岩类型。识别结果与8口测试井中316个有取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片的精确岩矿定名对比,符合率达到75.2%,与以往测井识别复杂火山岩岩性相比,在识别准确率和效率上都有明显提高。 相似文献
5.
CE-1伽马能谱测量中4种月球岩石的能谱特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
从CE-1 γ能谱测量获得的数据出发,对原始数据进行处理,将原始谱线按每5°×5°网格内平均而获得月表上的γ能谱数据。选取了12条不同位置分别代表玄武岩、斜长岩、富镁岩和KREEP岩的能谱曲线进行分析,发现同一岩性的谱线具有相似性。通过对每种岩性选择的一条谱线进行分析可知,不同的岩性能谱曲线有一定的差别,表现为不同岩性在元素特征能谱峰的变化不同,玄武岩的能谱曲线特征峰主要的元素为Th、K、Si、Ca、C、Fe和Ti;斜长岩的能谱曲线特征峰主要元素为U、Ca、C、Mg、Al和Mn。KREEP岩的能谱曲线特征峰主要为K、Th、U、Si、Ca和Fe,而低C和Al;富镁岩能谱曲线表现为低U、Si、Ca和Cl而高K、Mg、Th和Fe含量特征。文中给出了能较好区分不同岩性的元素特征峰能量,可为月表γ能谱的定量分析奠定基础。 相似文献
6.
1