| 基于自适应核密度的贝叶斯概率模型岩性识别方法研究 |
| |
| 引用本文： | 蔡泽园, 鲁宝亮, 熊盛青, 王万银. 基于自适应核密度的贝叶斯概率模型岩性识别方法研究[J]. 物探与化探, 2020, (4): 919-927. doi: 10.11720/wtyht.2020.0069 |
| |
| 作者姓名： | 蔡泽园 鲁宝亮 熊盛青 王万银 |
| |
| 作者单位： | 长安大学重磁方法技术研究所,陕西西安710054;长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054;长安大学西部矿产资源地质工程教育部重点实验室,陕西西安 710054;; 长安大学重磁方法技术研究所,陕西西安710054;长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054;长安大学西部矿产资源地质工程教育部重点实验室,陕西西安 710054;; 中国自然资源航空物探遥感中心,北京 100083;; 长安大学重磁方法技术研究所,陕西西安710054;长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054;长安大学西部矿产资源地质工程教育部重点实验室,陕西西安 710054 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 软件开发” 国家重点研发计划项目“典型覆盖区航空地球物理技术示范与处理解释软件平台开发” |
| |
| 摘 要： | 准确地刻画岩石类型及其结构关系可以为能源矿产勘探、深部结构与构造等研究提供重要信息.目前利用地球物理技术可以通过不同岩石对应的物性参数(如密度、磁化率、电阻率、速度等)之间的差异进行岩性识别,但是不同岩石物性往往存在一定程度的重合,利用单一物性进行岩性识别的结果不够准确,因此利用多源数据进行岩性识别具有重要的意义.贝叶斯方法属于统计分类方法,依靠概率进行分类,概率密度的计算依靠样本属性之间的相互联系.基于此,我们将基于自适应核密度估计的贝叶斯概率模型引入到岩性识别中.该方法对于多类不同物性参数具有良好的适应能力,预测的岩性分类结果带有概率参数,可以存在模糊区间,提供多种岩性分类结果.该方法具有较强可扩展性,可以同时处理参数和非参数信息,使得已知地质信息以及物性参数得到最大化的利用.实验证明该方法的岩性识别结果较好,相比于传统高斯算法和固定带宽核密度估计,自适应带宽的核密度估计获得的分类结果更稳定、更准确.
|
| 关 键 词： | 贝叶斯 岩性识别 物性参数 自适应核密度 |
|
| 点击此处可从《物探与化探》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《物探与化探》下载免费的PDF全文 |
|
