时间剖面上小断层的计算机自动检测

煤田地震勘探一直探寻着对小断层的自动检测方法，因受各种因素的影响，至今尚无良策。本文介绍了多元地震参数的模式识别方法，并通过模型及实测资料成功地检测到１０ｍ以下小断层。     

地层倾角测井矢量图模式识别与构造解释系统

本文介绍了地层倾角测井矢量图模式识别与地质构造解释系统的设计原理和基本方法。文中利用Ｆｉｓｈｅｒ方法划分构造段，利用极差分层和归并，通过模糊数学的方法进行模式识别，通过井钻的模式识别结果给出井位所在地的地质构造解释。本系统已在ＩＢＭＰＣ／ＸＴ及其兼容机上实现，对胜利油田和中原油田的２３个实际测井数据进行了实验，判别和解释正确率达到９０％。     

煤田地震资料精细构造解释技术

本文提出利用地震特征参数及模式识别方法综合解释小断层的技术,并建立了地震资料断层识别系统,为利用煤田地震资料进行精微构造解释提供了一种全新的思路,将计算机技术和模式识别技术应用到地震资料解释过程中。     

基于模式识别理论的卡钻类型判别分析

将模式识别理论中的支持向量机、Bayes判别分析以及多元回归分析应用于卡钻类型判别分析,建立了基于模式识别理论的卡钻判别模型。以近几年川东北卡钻数据为例进行了算例分析,结果表明：采用支持向量机、Bayes判别法及多元回归法对卡钻类型判别的结果与实际结果的误判率分别为1.92%,11.52%,61.54%。支持向量机（SVM）判别结果精度最高,但其判别方程式较为复杂,不能直观看出各分量对结果的影响程度;多元回归分析判别方程形式简单,可以直观表达各参量与卡钻之间的密切程度,但其判别精度较低;Bayes判别法计算精度介于二者之间,但其判别精度与判别式的个数密切相关。     

直接利用多元地震特征参数识别微小断层

在地震地质条件较好的地区，２Ｄ地震勘探能较可靠查明落差≥１０ｍ的断层。而正在兴起的３Ｄ地震勘探，可较可靠查明落差≥５ｍ及延伸更短的断层。为了能准确地识别微小断层，除人机联作解释外，目前经常借助计算机，采用模式识别及神经网络的方法。本文介绍了一咱直接利用地震特征参数计算支隶属度，以识别微小断层的新方法，无需建立标准模式或提供训练样本。通过对实际资料的处理解释，证明该方法是可行的。     

预测岩性和油气的地震方法

通过在我国一些含油气盆地的工作实践，总结出一整套利用地震资料预测岩性和油气的方法，文章结合实例，重点就统计模式识别和多参数模糊判别技术进行了讨论。     

用自组织神经网络方法实现测井相定量识别

作者在本文中介绍了一种利用自组织神经网络进行测井相识别的方法。自组织神经网络是一种无导师学习算法，它通过网络自身的调节对输入进行聚类，近年来广泛应用于各类模式识别问题中。这里我们采用从测井曲线中提取出反映沉积环境的信息参数，再利用自组织神经网络进行测井相判别。此法从沉积成因角度出发，判别沉积相模式，消除了测井曲线中的不确定因素，更具代表性。     

地震岩性模式识别研究

模式识别技术引入到地震岩性预测领域,实现了地质、测井和地震综合资料的自动解释。地震岩性模式识别同时采用了统计模式识别和结构模式识别两种技术,并将两者合理地结合为一体,通过地层岩性-地层速度-地震反射波形的模式匹配、地震岩性特征抽取、以及句法分析和判别运算,完成地层岩性的分类和识别。在辽西凹陷北洼应用地震岩性模式识别进行了模式训练和钻前岩性预测,所获结果均表明该法具有较高使用价值。     

断层分段生长定量判别标准的建立及其地质意义—以松辽盆地杏北开发区萨尔图油层为例

为了降低地震断层解释中的不确定性,以松辽盆地杏北开发区三维地震资料为靶区,以断层"转换位移/离距(D/S)"为基础,建立了断层平面分段生长定量判别标准,其中,侧列叠覆、开始破坏和完全破坏3个阶段的临界D/S分别为0.27和1。研究结果表明,1杏北开发区278+273断层是由278断层和273断层侧列叠覆组成,同时验证了断层分段生长定量判别标准的可靠性;2断圈类型由单断下盘翘倾型断圈校正为侧列叠覆断层孤立型断圈,同时断圈范围也明显变小;3断层封闭性评价由整体评价校正为278断层和273断层分别独立评价。因此,断层组合校正对油气田勘探开发方案的精确部署具有重要的指导意义。     

利用逻辑信息法研究断层封闭性

逻辑信息法是数量化理论的一种，该方法是以数理逻辑、组合分析及数理统计为基础的一种综合数学分析方法。通过比较观测对象结构上的相似性，评价这种结构个别元素的作用。本文利用逻辑信息法评价准噶尔盆地断层的封闭性。通过对标准对象（典型的已知封闭性的断层）影响因素的逻辑运算，筛选出主要地质参数，根据它们对断层封闭性影响的大小分别赋予权值，经计算得出各标准对象的对象权，与其封闭性相对照，就可以建立断层封闭性判别模型。将此模型应用到准噶尔盆地的10条断层中，评价值与实际情况的符合率可以达到90%。利用此方法成功解释了五彩湾未能形成整装大气田，呼图壁气田下盘有气，上盘无气的原因。这证明利用逻辑信息法评价断层封闭性是有效的。     

黔东及毗邻地区南华纪锰矿成矿期与成矿后构造专项填图方法研究

黔东及毗邻地区南华纪锰矿成矿期构造主要为同沉积断层,该类型断层在成矿期十分发育,控制和形成了南华纪早期不同序次的次级裂谷盆地,同沉积断层的垂向发育形成了锰矿成矿通道,同沉积断层可作为古天然气渗漏沉积型锰矿床关键地质找矿标志,本文阐述了其主要判别特征。南华纪锰矿形成后,历经加里东运动、印支运动及燕山运动等构造运动,总体来说,该区构造格局主要是受到燕山运动影响形成。本文也讨论了研究区成矿后广泛发育且比较典型,对锰矿层保存与破坏有着较大影响的犁式正断层及其判别特征。     

CSAMT法在安徽西稍地区地热勘探中的应用

2009年在安徽西梢地区铁矿普查过程中发现了地热异常,为了更加详细的了解地热异常信息判别断层含水性,2012年采用CSAMT法对异常区几条主断层进行了测量,结果表明CSAMT法在覆盖区寻找地热资源中有很好的反映。     

探讨土壤油气综合化探异常的影响因素

在土壤油气综合化探异常的评价解释工作中，如何区分和判别由地下深处油气藏引起的真异常和因某种影响因素引起的干扰异常是非常重要的。在研究不同性质土壤，即土壤酸碱度对吸附烃和某些微量元素含量影响的基础上，探讨了生油岩出露地在引起的干扰异常、断层引起的干扰异常和煤层引起的干扰异常的特点和分布规律及其与油气藏化探异常的判别。     

基于朴素贝叶斯的判别频率估计算法在油水层识别中的应用

贝叶斯网络分类器,已经广泛应用于各种分类问题。对于固定的贝叶斯网络结构,可以通过生成参数和判别参数2种方法进行学习。生成参数学习效率较高但是分类精度较低,而判别参数学习与之相反。通过对数据集中参数出现频率计算来进行参数学习,并加入一个判别参数来加强实例属性与分类目标值之间的关联性,在此基础上提出了一种简单、快速、有效的判别频率估计(DFE)算法。实验结果表明:在油水层模式识别当中,这种判别频率估计方法相对于其他算法在分类精度上能够提高5%～10%。     

机器学习在水系沉积物地球化学采样下伏基岩填图中的应用

为了探索高效且能大区域应用的基岩填图方式，本文整合水系沉积物地球化学数据和局部空间Moran’s I指数、高程、坡度、坡向变率、高磁、断层、矿点、水系等多元地学数据作为附加特征，采用浅层机器学习决策树及其Bagging和Boosting集成算法，以及深度学习的图卷积网络，分别训练了不同的基岩判别模型。结果表明，相比浅层机器学习的决策树及其集成算法，深度学习的图卷积神经网络基岩判别模型仅使用20%带标签数据就获得了最高的78.31%判别精度。应用基于图卷积网络的基岩类型判别模型对察汗乌苏河地区第四系覆盖物下伏基岩填图，预测结果与其周边基岩类型协调一致，该模型可用来探究更全面的区域基岩分布情况。     

多方法融合判别复杂砂砾岩岩性

砂砾岩储集体为快速沉积环境下形成的沉积物,具有很强的非均质性,因此,利用测井数据进行岩性识别的结果准确性较差。笔者针对该问题,从砂砾岩储集体中岩性测井特征提取和模式识别算法2方面进行分析。在测井特征提取上,针对其粒度跨度大、成分复杂、过渡岩性测井特征多样的特点,利用沉积相、物源体系控制岩石的成分和结构特征的多样性,达到准确提取岩石骨架颗粒参数的目的。在模式识别算法上,选取支持向量机、极限学习机和概率神经网络3种基于不同分类原理的模式识别算法,构建SEP岩性判别算法。在松辽盆地南部梨树断陷下白垩统营城组砂砾岩储集体岩性识别中,采用SEP法,利用GR-AC-CNL-DEN-RLLD-w(K-PE测井数据组合,对13口钻井的284块样本岩性进行判别,SEP识别结果与3种单方法相比,能够提高岩性判别结果的准确性和稳定性,识别符合率均值达到83.64%。     

红透山铜矿区F8断层构造应力场的有限元数值模拟

针对断层对周围岩石地层影响的问题,本文提出了一种有限元算法计算模拟该断层对周围地层产生的应力场和位移场。首先,根据最大主应力、中间主应力和最小主应力来研究正断层、逆断层以及走滑断层的应力状态;其次,基于弹性力学相关理论研究应力—应变关系,采用线性四面体单元有限元分析方法进行算法实现;最后,在考虑到断层两侧岩体的物理性质(弹性模量和泊松比)、断层几何形态以及边界条件等情况下,应用有限元法模拟正断层、逆断层以及走滑断层在层状岩体中产生的应力场和位移场。以红透山铜矿区F₈断层为例,通过地质勘探获得的资料判别该断层性质及其周围地层属性,使用本文构建的有限元算法模拟了该断层对周围地层产生的应力场和位移场。     

某岩体模式识别找矿预测

在某岩体综合信息找矿预测中,过去一直使用目视类比,其结果受人为因素影响,效果不好。近年来,我们使用计算机模式识别技术,研究处理了该岩体的综合找矿信息,判别出了四个找矿远景区。     

地震剖面中走滑断层旋向判断模型——以塔东阿拉干北断层为例

地震剖面解释中尚无走滑断层旋向的直接判别标志,本文提出了一个在地震剖面解释中直接判断走滑断层旋向的模型。该模型假定断层作用前既存的某个地层厚度有变化,则垂直或斜交地层厚度变化方向的走滑断层必定在穿过断层的地震剖面中两盘地层厚度不等。确定了地层厚度变化方向,又测定了剖面中两盘地层厚度,则走滑断层的旋向就可以唯一地确定下来。穿过塔里木盆地东部阿拉干北右行走滑断层的地震剖面资料证实了这一模型的适用性。     

模式识别技术在大厂锡多金属矿田成矿预测的应用

模式识别技术是人工智能的一个新发展领域,是近年发展起来的用计算机对多因子(多种信息)问题进行判别分类的新方法,它的应用已从科学研究渗透到工农业生产,医疗诊断,商品检验,开矿采油,地质找矿甚至考古,案件侦查等各个领域.本文试用模式识别技术在大厂锡矿田进行大比例尺(1/10000)成矿预测应用作一介绍和进行某些方面的探讨.