模糊模式识别用于找矿预测

本文提出两类模糊模式识别用于找矿预测的具体方法．用Ｆ－ＰＦＳ法和调节特征因素及其权重以获取最佳分类，聚类中心即作为标准模式．根据单因素判对率确立了因素逆距离权重的概念．在标准模式的模糊向量与已知单元模糊向量之间关系的基础上可以建二线性不等式方程组，从而可解不同因素的距离权重，并进而用贴近度对未知单元进行识别．以上方法应用于鄂东南地区的铜及多金属的找矿预测，结果表明方法有效。成果较好。     

横向差异速度比值分析在油气预测中的应用

横向差异速度比值分析是一种利用地震速度的衍生变量进行油气预测的方法，该方法在压制岩性横向变化的影响、突出因油气而造成速度横向差异方面有独到之处。经我们在多个区块的实际应用，该方法对砂岩及碳酸盐储层的油气预测均取得了较好的效果。     

土壤环境分类的模糊模式识别方法

用模糊模式识别方法对土壤分类量化和计算机计算程序化．作为例证，作者用该方法对青岛地区的土壤环境进行了分类区划探讨，指出分析结果是合理的．     

三维模式识别技术在古生界潜山油藏预测中的应用

本文介绍了三维模式识别的方法及在古生界潜山油藏预测中的应用。三维模式识别是在二维模式识别的基础上开发研制的 ,能有效地解决测线交点处预测结果不闭合等问题 ,客观地展现储层的横向变化 ,避免了人为解释的主观片面性和多解性 ,尤其对非均质性很强的碳酸盐岩缝洞型油气藏的储层预测效果明显。在胜利探区 CG2 0潜山 ,针对复杂的碳酸盐岩缝洞型储层 ,首次尝试性使用三维模式识别技术预测储层 ,取得了较好的效果。     

基于T-S模糊神经网络的信息融合在赤潮预测预警中的应用

基于T-S模型的模糊神经网络不但具有模糊逻辑和神经网络两者的优点,又具有很好的学习能力。将基于T-S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用在赤潮的预测预警中,研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度。仿真实验表明这种方法具有有效的赤潮预测预警功能。     

图像自动识别技术在海洋浮游生物分析中的应用

介绍了一种利用数学形态学特征和Gabor纹理特征,结合主成分分析与支持向量机对胶州湾沿岸7种浮游生物的活体图像进行自动识别的方法。实验结果表明,基于主成分分析的降维识别模式可以提高系统识别性能,其平均识别正确率达78.5%,通过对图像采集、图像处理、特征的选取等方面做进一步的改进和提高,基于计算机数字图像的海洋浮游生物自动识别方法将为海洋生态环境监测提供新的实时、快速、高效检测平台。     

古湖泊的磁组构学研究及其在油气勘探中的应用

本文选择渤海湾盆地下辽河坳陷做为研究区，运用岩石组构的环境磁学方法，对该区始新世－－渐新世时期古湖泊水流方向进行判别；通过已我的方法试验后，在大洼－－海外河断裂的构造上预探中，成功地 砂体分布的早期预测，并应用于探部署，相继发现了大洼、海外河油田。表明该项分析技术可做为油气综合勘探中的一种配套技术。     

成矿预测的模糊综合评判法

用模糊聚类方法,得出每种矿产的聚类中心,由此定义一个新的从属度,对预测单元进行模糊综合评判。该方法基本解决了预测单元多,已知条件少的成矿预测问题。     

三维地震在Q区块侏罗系油气储层精细预测中的应用

针对Q区块侏罗系延安组构造岩性油气藏呈现的河道窄、各向异性强,单单靠井控难以刻画砂岩的展布特征和难以描述低幅度构造的勘探难题。利用三维地震具有良好的横向分辨率、连续性的优势,采用精细层位标定与速度分析、反射结构特征识别和反演等方法,完成了对构造、断裂、储层等成藏因素的精细预测,为井位部署提供有力的技术支撑。     

我国油气层序地层学进展及在碳酸盐岩油气勘探中的应用

结合"全国第5届油气层序地层学"学术研讨会的相关内容,阐述了我国油气层序地层学理论和技术方法研究的进展;介绍了有关坳陷型盆地、断陷型盆地和深水扇特别是海相碳酸盐岩—生物礁系统油气层序地层学领域等重要研究成果;指出其现实意义特别重要,对于我国各大油气区及海洋深水油气勘探及可持续发展具有明显的推动作用。     

谱分解技术在文昌A油田油气储层预测中的应用

文昌A油田主力油组ZH1-2L油组储层以临滨滩、坝沉积为主,砂岩与泥岩多呈薄互层,砂岩中泥质杂基含量较高,常规方法无法对储层进行有效识别。利用连续小波的时频分解技术,在该区较为准确的圈定了有利储层的发育范围,与已钻井有很好的吻合度,为下一步的勘探开发提供了有利的技术支持。     

北黄海盆地地质构造特征及其在油气勘探中的意义

通过对近年来在北黄海盆地的油气勘探认识的总结,结合区域地质研究成果,从盆地的基底结构、地质结构和主要构造类型等方面对北黄海盆地的地质构造特征进行了分析。提出北黄海盆地是在前中生代结晶基底之上发展起来的,盆地经历了走滑拉分(J3-K1)、断陷(E2-E3)、拗陷(N—Q)3次主要的沉降作用过程,形成了下、中、上3个构造层,在盆地内发育了断裂、褶皱和潜山3种基本构造类型。盆地的这种构造特征为盆地内油气的生成运聚提供了物质基础和边界条件,特别是晚侏罗世—早白垩世由于走滑拉分形成的下构造层具有较好的生烃物质基础,同时还有良好的圈闭发育条件,后期的构造改造也有利于油气的生成聚集,应是北黄海盆地的主要勘探对象。     

振幅属性在M气田盒1段储层预测中的应用

M气田的主力储层为二叠统下石盒子组盒1段河道砂体储层,属于典型的低孔、低渗岩性油气藏,地震预测难度大。针对这一难题,从储层和围岩的地球物理特征出发,运用地震原理方法,经过正演模型验证、对比,总结出本区盒1段地震反射特征和提取叠后地震数据的振幅属性,建立储层预测与识别的依据。经过统计本区40口实际钻井资料,振幅属性与实际钻井的符合率达到75%以上,表明该方法对本区盒1段储层含气性有很好的预测效果,是该层段储层预测的有效的实用方法之一。     

成矿预测的模糊模型贴近度识别法

通过建立完全识别的贴近度模型,解决模糊识别中的首要问题——权重的求解,提高成矿预测的准确性。该方法可在需预测的矿种能建立起模型时使用。     

三维荧光光谱技术在油气勘探中的应用

荧光光谱分析法对芳烃化合物具有独特的检测能力。而芳烃化合物是土壤、原油、烃源岩、油田水有机组分中的重要组成部分。通过对不同类型样品的三维荧光光谱图的分析,可以进行油油对比、油源对比、油气运聚方向分析、含油气系统划分、成藏研究、成熟度评价等石油地质研究工作,展现了三维荧光光谱技术在油气勘探中具有良好的应用前景.     

成藏组合法及其在南海油气勘探中的应用

成藏组合法是当前国际上油气综合评价和远景预测的先进理论和方法。本文概括了成藏组合法的概念和分析方法，并展示其在南海万安、曾母盆地中的应用情况。     

基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究

为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。     

基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究

为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP 算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通 BP 网络、RBF 网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。