基于数据分布域变换与贝叶斯神经网络的渗透率预测及不确定性估计

渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据存在差异时,机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响,本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分：一部分是不同域数据分布的相互转换,另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设,当标签的概率分布与网络的分布保持一致时,贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率),使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后,通过分布域的逆变换,我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井...     

宁芜盆地娘娘山组钾质火山岩的岩相学和矿物学特征及其地质意义

宁芜盆地娘娘山组钾质火山岩为盆地内中生代最晚期火山喷发形成的火山岩,其矿物成分中钾长石主要为透长石;辉石均为透辉石;黑云母为镁质黑云母,黑云母结晶温度为650℃～750℃,氧逸度(logfo2)约为-12～-10。这些矿物的化学特征与庐枞钾质火山岩中矿物的化学特征非常接近,综合其全岩地球化学、同位素年龄数据,表明娘娘山组钾质火山岩形成于造山后的构造环境。对黑云母的成分分析表明其岩浆来源较深,应为幔源岩浆分异演化的产物,并推测与地壳发生了较弱的同化混染作用,同时娘娘山组钾质火山岩的岩相学和矿物化学特征揭示了其岩浆演化的过程。     

慢速地层井孔瞬态声场的数值研究

文献给出了我们用实轴积分法计算的快速地层井孔中点声源产生的瞬态声场在不同时刻的空间分布,包括井内液体中的声波和井外地层中的弹性波.本文则用同样方法计算慢速地层的情况,并将两者结果作了比较.由于我们采用了宽频带、窄脉冲的理想声源,所得声场中各个波都很窄,互不干涉,因而能全面而清晰地反映整个声场的结构和发展过程.文内还介绍了计算中的几个具体问题.