SBM-DEA模型在储层综合定量评价中的应用

针对传统储层评价方法中人为主观性较强、计算过程复杂、结果分析不充分等问题，根据数据包络分析原理，探讨SBM-DEA模型在储层综合定量评价中的应用。实践表明，该模型在储层评价中具有以下优点:①能同时考虑多个正相关和负相关指标，无需事先给定评价标准及指标权重值，避免主观因素影响，具有较强客观性；②以线性规划为工具，无需进行指标无量纲化等数据预处理，有效简化评价过程；③评价结果介于0~1之间，除对评价单元进行排序、分类外，还可以提供评价非有效的原因及可改进信息。将其应用到苏里格气田苏X井区盒8下亚段低渗透气藏早期储层分类评价和刻画中，将研究区储层分为4类，其中Ⅰ，Ⅱ类为有利储层，总体评价结果与传统模糊综合评价结果具有较好对应关系，与气田生产实际及地质认识也基本吻合，并给出了评价实例非有效的主要差距及改进措施，表明该方法在实际应用中具有可信度及可行性，为实现类似高效、客观的储层评价提供了新的思路。      

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

应用人工神经网络理论，建立了城市大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型。该模型应用于宜宾市１９８５～１９８９年大气环境质量评价结果表明，人工神经网络用于大气环境质量评价是一种新的评价方法。     

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用

为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的人工神经网络进行了对照。结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的。     

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用

为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的人工神经网络进行了对照。结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的。     

全球对流层延迟模型的质量评价

对常用的3种天顶对流层延迟改正模型(Saastamoninen模型、Hopfield模型和EGNOS模型)进行误差分析,代入气象元素及测站位置误差,得出各模型的ZTD估值受误差影响的程度。使用C++语言实现以上3种模型,选取一系列不同纬度和高程的IGS站,利用IGS分析中心提供的气象文件,结合测站时空信息,导入程序进行模拟计算,并与IGS对流层产品进行比较,对改正模型进行质量评价。结果表明,Saastamoninen模型和Hopfield模型能够较准确地根据地面气象资料反映对流层延迟的日变化,Saastamoninen模型的改正精度略高于Hopfield模型;同时,无需实测气象资料的EGNOS模型RMS小于0.1 m,也可满足GNSS m级定位需求。     

DRASTIC模型在地下水水源地安全性评价中的应用

地下水水源地是当今社会经济发展和生活的主要水源,水源地安全性评价具有十分重要的意义。DRASTIC法是国际上关于水源地脆弱性评价较为成功的一种方法,它较全面地考虑了与水源地脆弱性有关的各种因素,但鉴于水源地水文地质条件复杂程度、研究精度不一,评价结果往往与实际不符,对水源地安全性评价因子的选取和赋予的内涵上应因地而异。该文依托山东省主要城市饮用水安全保证调查评价项目,在DRASTIC法研究的基础上,将评价因子赋予新的内涵,使之更加符合山东省水源地的实际,并对城市地下饮用水水源地安全性作出评价。     

多级模糊模式识别模型在地质环境质量评价中的应用

应用多级模糊模式识别模型进行地质环境质量评价,克服了最大隶属度原则所不适用的地方,而且以相对隶属度、隶属函数为基础理论,使隶属度、隶属函数的计算更容易.建立环境质量评价模型,并应用于陕西省略阳县地质环境质量综合评价中,应用结果表明,该方法合理、可行.     

基于神经网络的选址区位评价模型分析应用

针对设施选址区位评价问题,分析了分级评分、回归分析等传统方法的特点和不足,并由此提出基于人工神经网络的选址区位评价模型;系统地分析了利用神经网络模型进行选址区位评价的思路和特点,提出基于遗传算法的网络结构和网络学习优化算法;通过某大型银行网点的选址实例分析,验证了该评价模型的可行性和实用性,同时也总结了其在实际应用中的若干规律。     

地下水资源模型在费县朱田地下水资源评价中的应用

应用地下水资源模型 ,通过水文地质条件的概化、模型区的剖分、模型识别与校正 ,建立了费县朱田地下水盆地的水资源预测模型 ,对比分析证明 ,该模型精度较高。     

DRTA模型在佳木斯市地下水防污性能评价中的应用

佳木斯市是以开采地下水为主要供水水源的城市,其开采目的层为第四系砂砾石孔隙潜水。地下水（含水层）的天然防污性能是指地下水防止污染的能力。在人类活动影响下,防污能力的好坏决定地下水的质量。本人试用DRTA模型评价方法,对佳木斯市第四系砂砾石孔隙潜水的防污性能进行评价,以探讨该方法在本领域的应用及为保护地下水提供依据。     

神经网络在工程场地稳定性评价中的应用

本文应用ＢＰ网络对厦门海沧开发区工程场地的稳定性进行了综合评价,其评价结果与实际情况吻合一致。为工程场地地质质量评估提供了科学依据,同时也表明人工神经网络是解决此类问题的理想方法之一。     

BP网络在砂土震动液化评价中的应用

在简要分析BP算法的基础上 ,应用BP网络的理论与方法 ,选取地下水位、临界深度、平均标准贯入击数、地面最大加速度、震动持续时间作为指标 ,评价砂土震动液化 ,取得了较好的评价效果。     

四川旱涝震灾害的人工神经网络外推预测

选取旱、涝、震灾害之间的一步转移概率作为Ｂ－Ｐ人工神经网络训练样本的输入信息，建立了四川旱、涝、震的人工神经网络灾型预测模型。Ｂ－Ｐ网络模型应用于实例预测结果与用主分量分析法的趋势预测结果精度接近。     

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利用神经网络建立GPS网络RTK的双差对流层误差模型

为减小对流层误差改正数中系统偏差的影响以提高对流层改正精度,提出了基于神经网络的顾及空间的对流层误差建模模型,该模型的对流层延迟误差改正在网内外精度均达5 cm。