基于人工神经网络的数字识别技术

章介绍了一种利用BP神经网络进行数字识别的方法。首先,对数字进行特征提取,获得采样数据．再对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,然后对与训练数字有所区别的数字进行检测,达到了一定的准确度,表明了该方法在实际应用中具有可行性。本共分为五部分,第一部分对神经网络的基本原理进行了简单介绍,第二部分讲述了反向传播算法的基本原理,第三部分讲述了数字识别的基本原理,第四部分讲述了基于人工神经网络的数字识别的实例,第五部分对上述内容作了简要小结。     

核磁共振地下水勘查的模拟退火反演

简要地介绍了NMR找水的理论方法,分析了核磁共振找水对于不同含水层的正演计算方法,并用模拟退火反演方法对一维含水模型进行反演,给出了三个不同含水层模型的模拟退火反演效果图。经对比验证,该方法在技术上是可行的,在理论上给出了对NMR反演进行改进的可行性方法。     

基于混合模糊神经网络储层裂缝地震反演研究

基于储层裂缝系统具有非线性特征,储层裂缝地震反演是由遗传算法(GA)、模糊神经网络(ANF IS)和禁忌搜索算法(TS)有机地结合而构成的自适应混合模糊神经网络技术。该技术在成像测井约束下,形成的自适应混合算法分别训练ANF IS网络的前提参数和结论参数,从而获得满足精度要求的储层裂缝密度的最佳估计值。针对目标储层段,应用储层裂缝地震反演方法对过井地震剖面和联井地震剖面进行了储层裂缝密度反演处理,获得了可用于地质解释和油气预测的视裂缝密度剖面。这种裂缝密度剖面含有裂缝定量信息,其裂缝密度相对误差为:0.8%~24%,满足勘探开发的要求。经与研究区的地质对比分析表明,视裂缝密度剖面上的裂缝展布特征符合研究区的沉积相分布和岩石力学性质的变化特征,对研究区的勘探开发具有重要意义。     

瞬变电磁法中的斜阶跃波效应及常规的几种校正方法分析

关断时间校正是瞬变电磁资料处理中的一个重要方面,针对常用的中心回线法,详细分析了瞬变场的斜阶跃波效应。斜阶跃波相对阶跃波高频迅速振荡衰减,斜阶跃波效应主要影响瞬变场的早期,表现为幅值较低,关断时间越长,影响越大。同时对常规的几种关断时间校正方法进行对比分析,结果表明:对于“全期”段数据校正宜选Eaton法,对“晚期”段数据可选Eaton法,也可选坐标移动法。在选用Fitterman法时要注意是否满足使用条件,坐标移动法的“晚期”条件,可根据实际地电参数,通过模拟实验来确定。     

级联分样与分频段功率谱计算的大地电磁张量阻抗估算对比

级联分样和分频段功率谱计算是大地电磁数据处理中的两种功率谱计算方法。本文基于Welch方法,在其他各项处理参数设置相同的条件下,分别将两种功率谱计算方法用于模拟数据和实测数据对比计算。计算结果认为,在无噪声的模拟数据条件下,两种功率谱计算方法得到的测深曲线差异不明显;对实测数据的计算发现,高频部分级联分样要略优于分频段功率谱估计,而在低频部分,分频段功率谱估计的测深曲线连续性与误差情况要好于级联分样。     

龙门山构造带中段大地电磁测深研究

采用加拿大凤凰公司生产的多功能电法仪V8在龙门山构造带中段进行大地电磁测深研究,采用先进的资料处理与解释技术对龙门山中段大地电磁（MT）剖面资料进行了分析,同时运用大地电磁测深法定性分析方法（Mohr圆分析、极化图分析）对剖面进行了分析,得到一致的结论：剖面整体表现二维性,而在断裂分段区域各向异性程度和三维性较强。最后推断5.12汶川8级大地震震源位置在映秀断裂的下盘。     

“3S”技术支持下的考古探测方法研究述评

从“3S”技术在考古研究中的最新进展出发,详细讨论了GPS、RS和GIS在当前考古工作中的应用现状、研究热点和发展趋势 。在此基础上,提出了“3S”技术支持下的考古综合探测体系,强调了多源异构数据在考古研究中的中心作用。整个研究框架严格 考虑了相关尺度对模型建立的约束作用,提供了一个具备较强普适性和伸缩性的环境考古工作方案。     

地震沉积学在D区的初步应用

地震沉积学是在岩性油气藏勘探开发实践过程中,继地震地层学和层序地层学之后,逐渐发展起来的一门新兴的边缘交叉学科,是层序地层学,沉积学,地震储层预测技术在岩性油气藏预测中相互渗透、相互结合的产物。这里结合实例探讨了实用地震沉积学若干关键技术,如最小等时研究单元,岩相物理分析,相控下的沉积微相分析等,为相控储层预测提供了理论和技术保证。     

瞬变电磁全区视电阻率数值计算方法研究

基于均匀半无限介质空间中场的表达式,给出了一维层状介质中心回线装置瞬变电磁测深法的全区视电阻率定义,研究了三种全区视电阻率的数值计算方法。特别是在计算的过程中,利用分段计算,解决了全区视电阻率解的非唯一性问题。同时引入二分查找法,解决了隐函数的反函数求解问题。通过正演建模和烟圈反演,进一步对比分析了三种计算方法,这在瞬变电磁测深资料的定性解释中,正确反映地下一维电性层电性垂向的变化特征具有重要的意义。     

用小波变换进行IP异常分离

小波变换可以将原始信号分解到不同的尺度上,从而得到信号在不同尺度上的分量值。用小波变换的ＭＡＬＬＡＴ算法通过尺度滤波器和镜像滤波器可方便地完成这种分解。实际上,一个在空间分布的物探数据包含着各种频率成分,由于大地滤波作用,使得低频主要反映深部地质信息,高频主要反映浅部地质信息,因此可以应用小波变换进行异常的分离。对川西北Ｓ工区激发极化（ＩＰ）实测资料的处理结果表明,应用小波变换可以方便地将局部异常和区域异常进行分离,是进行数据分析和资料解释的一种有效方法