双侧向电阻率测井反演算法研究

双侧向测井仪因其激励源的复杂性给其测量数据的反演带来了极大的困难．本文利用变形玻恩（Born）迭代法对轴对称二维非均匀介质中双侧向测井仪的位场数据进行了严格反演．在每一次迭代过程中采用了高效数值模式匹配的正演计算方法,它可半解析地求出反演中所需计算的格林（Green）函数及其偏导数,同时利用所推导出的位场非线性积分方程中积分运算的半解析形式,大大提高了计算效率和反演质量．通过反演实例表明,反演结果与电导率原状剖面吻合较好,并且受噪声影响较小．     

双侧向电阻率测井反演算法研究

双侧向测井仪因其激励源的复杂性给其测量数据的反演带来了极大的困难．本文利用变形玻恩（Born）迭代法对轴对称二维非均匀介质中双侧向测井仪的位场数据进行了严格反演．在每一次迭代过程中采用了高效数值模式匹配的正演计算方法,它可半解析地求出反演中所需计算的格林（Green）函数及其偏导数,同时利用所推导出的位场非线性积分方程中积分运算的半解析形式,大大提高了计算效率和反演质量．通过反演实例表明,反演结果与电导率原状剖面吻合较好,并且受噪声影响较小．     

双侧向型复电阻率测井响应的数值模拟

在二维地层模型条件下,应用有限元方法模拟了双侧向模式的复电阻率测井仪器在不同频率下的响应,结果表明当频率很低时,复电阻率测井的响应接近双侧向测井的响应;随着频率的提高,复电阻率测井的响应幅度降低。当地层具有一定的频散效应时,可以利用不同频率下的复电阻率测井响应直观地区分油水层     

利用高频电磁波测井反演地层介电常数电阻率

高频电磁波测井响应对地层纵向边界相当敏感，在其资料反演中必须重视地层纵向边界位置的提取和反演精度，首先应用特征识别技术由测井曲线提取地层参数，在此基础上建立反演初始地层模型。通过分别构造反演地层电参数和纵向边界位置的目标函数，采用改进的阻尼型高斯-牛顿算法，实现了对地层电参数和纵向边界位置的交替循环反演，对含17个水平分层的典型地层模型的模拟测井资料进行了反演计算，测井响应的反演精度达到2.0%（平均相对误差），电参数的误差为4.4%。     

水平层状介质中侧向电阻率测井快速迭代反演与应用

侧向电阻率测井由于具有较好的探测深度和较高的纵向分辨率而成为油储地球物理测井中的一种重要方法,是确定储层中油气含量的最方要手段。然而,当地层的厚度小于基纵向分辨率时,由于受井眼泥浆和上下围岩等的影响,实测的视电阻率以已无法反映地层电阻率的起初变化,给油气层的划分及油储层的定量评价带有极大的困难,因此,研究侧向电阻率测井反演不论在理论上还是实际应用上均有非常重要的意义。     

双侧向测井仪器响应的数值分析

在简化的二维全非均匀介质模型情况下，利用有限差分方法，编制了计算双侧井仪器响应的数值模拟程序。利用模拟程序，考查并分析了模型中各参数（侵入带半径、侵入带电阻率围岩电阻率、目的层厚度等）对仪器响应的数值分析，进行实际资料反演处理的初始参数选取，以提高反演的收敛速度。     

多物理场测井数据联合反演研究进展

联合反演方法在综合地球物理数据分析中应用效果明显,并起着越来越重要的应用,其方法同样也可以应用于多物理场测井数据联合反演.文中阐述了测井联合反演的必要性,综述了测井约束反演和测井数据联合反演的国内外研究现状.根据参与联合反演的数据类型和地层模型的不同,将联合反演进行了分类;研究并举例推导了不同类型测井数据的联合反演方法的原理及具体算法,最后指出了多物理场测井数据联合反演的发展方向.     

部分叠加资料纵横波速度测井约束反演

本文提出一种角度部分叠加资料同时反演纵波和横波速度的方法,以角度部分叠加资料为基础,利用地震波振幅随入射角变化与弹性参数间的数学关系,基于非线性最优化理论,通过将最小平方问题转化为大型带状矩阵的求解问题,采用逐道外推技术依次求得该角度剖面的每个点纵波和横波速度值,利用地震波速度在各向异性介质中与入射角的关系,进一步得到地震波零入射角纵、横波速度,从而可以求得纵横波速度比及泊松比,为地震资料的岩性及含油气性解释提供了丰富的参数信息,为保证反演的稳定性,降低多解性,采用测井、叠后构造层位解释结果的共同约束,并做好叠前去噪以及振幅保持处理.     

神经网络模型在地震预报中的某些应用

本文介绍了人工神经网络模型以地震活动性指标为基础应用于地震预报的一些最新研究结果，选用多层前向神经网络模型及ＢＰ算法，其输入取不同的地震活动性指标的集合，输出为某一指定地区在未来时段内可能发生的最大地震的震级，以华北及首都圈地区为例，用多组不同类型的地震活动性指标进行学习与检验，结果表明，利用人工神经网络模型对未来时段震级预报的符合率较高，内检预报符合率可达１００％，外推预报符合率达到６０％以上。     

三维地震神经网络反演在探明煤层富水灾害层的应用

在常规测井约束反演的的基础上,开展神经网络特征参数反演,将波阻抗等地震属性转化为与含水性更为密切的孔隙度、视电阻率数据体,使地震反演的地质属性与测井上的地质属性达到最优的相关性,从而实现应用三维地震对煤层顶板富水进行评价的目的。由于煤层顶板富水区的特殊性质,它同样也是地震后的易破坏层,因而对它的探明从抗震角度以及震害预测角度都是有价值的。以淮北某采区为例,通过孔隙度及电阻率的神经网络反演对研究区10#煤层顶板的富水性进行预测。反演结果表明采区北部发育一个强富水陷落柱,与钻孔揭示结果吻合。采区西部10#煤层顶板与第四系含水层呈不整合接触关系,神经网络反演结果预测为强富水区,同样与井下工程揭示富水特征吻合。利用多属性融合的神经网络反演可有效预测煤层顶板的富水特征,为煤矿安全生产以及抗震提供重要保障。     

利用多元地震属性预测测井特性

通过寻找井旁地震数据与测井曲线的关系,将这一关系应用到远离井的区域(只有地质数据,但无测井)来预测测井的有关特性,其方法有单属性分析和多属性分析[1]。本文通过实例描述了多属性分析的特点及预测结果。从单属性回归到多属性预测、再到神经网络预测过渡时,预测能力持续提高。同时对地震属性的选择和有效性进行了讨论,将结果应用到整个二维地震剖面上,能更好地确定井以外区域的测井特性。     

河北省地震局遥测台网日志统一管理系统

日志在遥测台网工作中的意义重大,为了更好地管理遥测台网的日志,研制了遥测台网日志统一管理系统。本系统将对目前台网产生的日志进行统一管理,为工作人员记录日志和利用日志检查工作提供了方便。     

电阻率三维反演方法研究进展

系统分析了当前几种主要的电阻率三维反演方法，重点讨论高密度电阻率方法，论述了每种方法的优缺点及最新研究进展状况，提出了进一步研究的方向。     

利用区域台网快速自动反演中等强度地震矩张量

震后快速得到地震矩张量, 可以更好地为烈度速报、 应急救援和震后趋势判定等服务。 本文基于中国区域地震台网现状, 对Dreger的矩张量反演方法进行改进。 结合区域地震速报系统, 将系统触发、 地震相关信息与地震波形记录获取、 矩张量反演计算和最佳解挑选等过程实现自动化, 建立了地震矩张量快速自动反演系统。 将该系统在线运行于福建地震台网, 实现了对闽台地区中等强度地震的矩张量在线快速自动反演。 将反演结果与其他研究机构的结果对比, 验证了本文方法的可靠性。     

粗集神经网络在建筑物震害预测中的应用

将粗糙粗集理论和神经网络原理结合起来,建立了基于粗集-神经网络的建筑物震害预测模型.首先运用粗糙集理论,根据原始样本建立决策表进行属性离散化、属性重要性排序、属性约简和分类规则的提取;然后将所提取的关键成分作为神经网络的输入练模型.实例研究表明,基于粗集-神经网络的多层砖房震害预测结果与实际震害基本吻合.该模型简化了神经网络结构,提高了训练速度和分类精度,还能对各因素对房屋震害的影响度进行分析.     

神经网络模型在X射线图像融合中的应用

当前航空安全形势紧张,所有国家都正在加强其安全检测系统。鉴于危险物品的特殊性,对含有危险物品的行李包的X射线图像进行模拟是一种有效培训安检人员的方式。这种模拟方式可以增强安检人员对不同背景环境下危险物品X射线特征的敏感度。在本文中,首先对X射线图像融合的物理过程进行了分析并且介绍了当前此领域中普遍使用的融合算法,随后采用三层前馈神经网络模型对物理过程进行仿真从而实现X射线图像融合的目的,并与传统融合算法进行了实验比较。结果表明对于X射线图像融合,神经网络模型在融合精度及效果方面有极大的优势。     

基于Elman神经网络算法的地震经济损失快速评估研究

地震经济损失快速评估是应急救灾的重要决策依据。本文选取了震级、极震区烈度、极震区烈度和抗震设防烈度之差ΔI、人口密度、人均GDP等5个指标作为输入层节点,将地震灾害的直接经济损失作为输出层节点,通过对1996—2013年的地震灾害损失资料进行训练和仿真分析,构建了Elman神经网络地震经济损失快速估计模型。运用该模型,对近年来的7个破坏性地震的直接经济损失进行评估分析,评估结果和实际直接经济损失有较好的一致性,该方法为地震经济损失快速评估提供了一种新思路。     

人工神经网络模型预测气候变化对博斯腾湖流域径流影响

温室气体排放量增加造成气候变化,对全球资源环境产生重要影响．本文利用人工神经网络模型建立月降水、气温与径流关系,利用开都河流域降水、气温、径流资料对模型进行训练和验证,通过试算法确定网络模型结构,气温升高和降水量增加对径流影响的敏感程度分析表明,气温升高和降水增加对该区域径流影响较大,且气温升高的影响更为显著,径流增加主要集中在夏季,根据区域气候模型（RCMs）推算的CO2加倍情况下西北地区气候的可能变化,预测位于博斯腾湖流域的开都河大山口站年径流量增加38．6％,其中夏季增加71．8％,冬季增加11．4％。