逐类组合支持向量机在致密储层判识和产能预测中的应用

针对致密储层判识和产能预测准确率低,提出一种新的建模方法——逐类组合支持向量机方法(TCSVM).首先应用支持向量分类机(SVC)实现储层类别判识,然后用支持向量回归机(SVR)建立气层产能预测模型,最后对未知储层进行判识和产能预测.该模型通过前期降噪、降维的属性优化,有效降低数据类别对储层判识的干扰,提高储层判识和气...     

基于地球多传感器网络信息的潜在滑坡判识模型

潜在滑坡的判识是滑坡预测预报中的关键问题,潜在滑坡早期判识能够有效减少灾害的发生。基于滑坡灾害诱发的各种影响因素,利用地球多源时空信息和多传感器网络,遥感监测潜在滑坡体,利用监测设备获取滑坡岩性、坡体结构、地貌形态、活动迹象等关键控制信息,从中选取滑坡灾害诱发的主要控制要素作为判识指标,建立基于多源信息的潜在滑坡多因素判识模型;特别是根据滑坡的成灾规律,分析潜在滑坡孕育过程中地貌形态改变、成灾条件变化与滑坡发生的临滑诱发条件,建立基于不同信息源的滑坡控制因素判识模型。最后,通过汶川地震灾区垮梁子滑坡体实例分析,验证潜在滑坡综合判识模型并进行优化,从而为滑坡灾害的早期判识预测提供依据。     

四川省小流域泥石流危险性评价

泥石流危险性评价是泥石流防灾减灾的重要内容。本文以四川省为研究区,以DEM为数据源,通过提取水流方向,计算汇流累积量,实现四川省小流域划分。基于收集的已查明泥石流流域资料,分析了泥石流孕灾环境与成灾特点,选择流域高差、流域面积为指标,建立基于能量条件的潜势泥石流流域判识模型,对划分的小流域进行判识,识别出7798个小流域具备泥石流发生所需能量条件,面积为31.1×10⁴ km²,占四川省总面积的64.18 %。进而建立了泥石流危险性评价指标体系和可拓物元模型,开展了小流域泥石流危险性评价,划分了危险度等级,得到中度、高度、极高危险区的小流域个数分别为1946、1725和1002个,面积分别为9.1×10⁴、7.7×10⁴和3.4×10⁴ km²,中度以上危险区面积共20.2×10⁴ km2,占四川省总面积的41.67%。最后对评价结果可靠性和各等级泥石流危险区在各地市级行政区、各大流域的分布进行了分析。其结果对促进泥石流判识与危险性评价理论,区域泥石流防灾减灾与山区可持续发展等具有重要的理论和现实意义。     

浅谈地球化学数据处理方法及其检验

同一地区地球化学背景值和异常下限划分的不同,直接影响到化探找矿的效果.笔者将目前使用较多的异常下限统计方法做了简单的汇总,并用传统分析方法确定了异常下限,根据地质地球化学剖面异常检验法对δ的系数进行了检验,在此基础上用含量排列法不剔除高值的特点,对全区的异常值重新作了一次分析计算.结果表明本区δ的系数确定的比较合理,且剖面异常检验法缩小了找矿靶区,具有一定的理论和实际意义.     

EOS/MODIS资料在渭河洪涝动态监测中的应用

通过对MODIS资料中植被、水体、土壤等不同地物的光谱特性进行分析,提出了一种用于洪涝灾害监测的遥感资料处理流程和量化判识指标及淹没面积估算方法.并在2003年渭河流域洪涝灾害的监测中进行了实际应用,效果良好.     

当代地学理论发展的新探索

当代地学理论发展的新探索叶眺新（绵阳日报社，四川绵阳６２１０００）ｌ引言杨槐在１９９４年提出：“自然界中，在两维与三维的物质运动形态之外，不存在任何第三种形态的可观察的物质空间运动—…·物质运动反映在空间判识上，不是两维性质的，便是三维性质的，非此即...     

陨星撞击的地学意义与撞击构造的判识标志

陨星撞击是太阳系各行星及卫星演化、地质历史中导致古气候环境灾变与生物灭绝和新生的主要营力之一,在地球演化早期是一种较为普遍发生的事件。研究陨星撞击作用及其影响是探讨地球演化的有机组成部分,无论在基础理论方面还是在实际应用方面,都具有重大的意义。目前对于陨星撞击的地学意义研究,主要集中在撞击事件与地球环境灾变、地球生命更替、板块构造动力学、富集成矿（藏）等关系方面。撞击构造是判识陨星撞击事件最明显和最直接的记录,其形态和规模、岩石学、矿物学、地球化学、构造和地球物理等特征是判识撞击构造的重要标志。     

模糊模型判识在斜坡破坏危险性分区中的应用

本文在探讨斜坡破坏危险性分区中,试用模糊模型判识方法,依斜坡演变趋势与影响因素间的关联性,进行模糊聚类和相容度的分析,从而对斜坡破坏危险性做以分级分区研究并对斜坡的环境质量做以评价。     

黄土重大灾害研究课题获国家立项

正由国土资源部、陕西省科技厅联合推荐的国家重点基础研究发展计划(973计划)项目《黄土重大灾害及灾害链的发生、演化机制与防控理论》,近日获科技部2014年立项资助。据悉,这一项目将依托世界一流的黄土科学研究基地,设立"黄土水—土相互作用与互馈致灾机制"、"黄土重大灾害成灾机理及灾害链演变规律"、"黄土重大灾害超前判识、临灾预警与风险控制"3个课题,以甘肃省兰州市、     

轮古西奥陶系古潜山油藏油水界面的分布规律和控制机理

碳酸盐岩古潜山油藏储层非均质性强烈,油、水分布特征十分复杂.以现代岩溶理论为指导,通过对轮古西奥陶系古潜山岩溶地表古水系的详细分级刻画,采用趋势面分析方法对古潜山岩溶残丘次级进行了划分,结合单井油水界面判识结果,对残丘级次的控油规律进行了综合分析,并运用油气差异聚集原理阐述了其控制机理.研究结果揭示了古潜山油藏部分油井油水界面分布受控于不同次级的残丘,从运移近源低部位向高部位油水界面呈抬升趋势,由一级残丘控制向二级残丘控制变化.这一分布规律本质上是油气差异聚集过程中不断抬升的岩溶沟谷决定的溢出点和相对独立的缝洞单元联合控制的.这一认识可为油藏开发方案的制定和调整提供重要依据.     

变形分析的Bayes估计与检验

由于观测条件的变化，观测值方差将产生随机波动。本文根据Ｂａｙｅｓ估计理论，推导了线性模型待估参数的分布函数及观测值方差估计公式，并将其用于位移检验。计算结果表明，在同样的置信度下，本方法更符合实际。文中还对参数估值的统计性质进行了讨论。     

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基于DEM小流域复杂网络的黄土高原地貌自动识别研究

地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%～100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些...     

SVM在文本自动分类中的应用

支持向量机(S、M)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术。介绍了文本自动分类技术的主要研究概况，并进一步从支持向量机的原理及其在文本分类中的优点等方面阐述了支持向量机在文本分类中的应用。     

基于最小二乘支持向量机与熵特征的地震事件性质辨识研究

为解决天然地震事件性质辨识依赖人工检测、自动化程度不高且误差较大的问题,利用机器学习中的最小二乘支持向量机（LSSVM）和信息论中的排列熵、近似熵及香农熵等特征参数,建立Entropy-LSSVM地震波形特征提取与事件性质辨识模型。基于2021年青海玛多M_S7.4地震、云南漾濞地震事件及人工爆破干扰事件等共计500条波形数据,设计多个不同训练比例与测试比例的随机抽取子实验,采用准确率、召回率、特效度、精确度、F-measure验证该模型的有效性。实验结果表明,熵特征对天然地震和非天然地震事件波形的区分效果明显,且结合熵特征的LS-SVM模型整体性能优于QDA、LDA、朴素贝叶斯、决策树、LogitBoost及RobustBoost等方法,训练集与测试集比例为3∶2的辨识准确率和召回率分别达到99.00%和96.97%,即使训练集只有50条的辨识准确率也可达98%以上,这对天然地震事件的有效甄别有一定参考价值。     

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基于空间结构模式匹配的褶皱地貌类型自动识别

褶皱的自动化识别是构造解译、地貌类型划分、三维建模等工作的基础。目前,基于地形形态进行空间统计特征分析的地貌类型自动识别方法,难于满足以“对称重复”空间结构为特征的褶皱构造地貌的识别需要。本文以基于ARG的褶皱场景建模为切入点,利用形式文法定义不同褶皱类型的空间结构模式,形成了一种基于空间结构模式匹配的褶皱构造自动识别方法,进而有效地支持了褶皱地貌的自动化识别。该方法包括4个环节：（1）根据核部地层与横切剖面线提取原则,提取可能存在褶皱的场景条带;（2）基于邻接ARG建模方法对场景条带进行场景空间结构的建模与化简;（3）将化简后的邻接ARG模型表达成句子,并通过判别其能否由模式文法推导而来,实现针对不同褶皱构造模式的匹配识别;（4）基于识别出的褶皱场景进行山、谷的进一步判别,最终确定褶皱构造地貌类型。实验表明,本方法可以较为准确地识别出庐山北部山地区域的褶皱构造,并确定褶皱地貌类型。该方法基本解决了构造地貌类型的自动化识别问题,是对传统地貌形态划分方法的有效补充。     

Spatial structure characteristics detecting of landform based on improved 3D Lacunarity model

The spatial structure characteristics of landform are the foundation of geomorphologic classification and recognition.This paper proposed a new method on quantifying spatial structure characteristics of terrain surface based on improved 3D Lacunarity model.Lacunarity curve and its numerical integration are used in this model to improve traditional classification result that different morphological types may share the close value of indexes based on global statistical analysis.Experiments at four test areas with different landform types show that improved 3D Lacunarity model can effectively distinguish different morphological types per texture analysis.Higher sensitivity in distinguishing the tiny differences of texture characteristics of terrain surface shows that the quantification method by 3D Lacu-narity model and its numerical integration presented in this paper could contribute to improving the accuracy of land-form classifications and relative studies.     

一种基于改进外点法的多项式拟合解法

针对多项式模型拟合的参数求解问题,依据最优化方法理论,将其转化为有约束的非线性规划问题进行求解,采用最速下降法进行迭代,从而在不线性化的情况下解决非线性问题。首先通过分析外点法的罚因子、目标函数和迭代初值,说明对外点法改进的合理性;再通过算例,说明该方法的可行性,并与常规方法比较,显示出其精度高、多解性等优点,为研究非线性模型空间数据处理理论提供一种新的思路。