油页岩测井识别技术及应用

传统的油页岩资源勘查与识别主要依靠野外地质调查、钻井取心及测试分析。在对松辽盆地野外地质勘查、岩心描述、测井和测试资料分析及综合研究的基础上,提出了油页岩定性和定量测井识别技术,并在松辽盆地进行了应用。在测井响应上,油页岩表现为高电阻率、高自然伽马、高声波时差和低密度特征;油页岩含油率与测井响应的一元线性回归关系好于二元线性回归关系和三元线性回归关系;油页岩的含油率与电阻率的相关性最好。利用ΔlgR技术不但可以求得油页岩的含油率,还可以求得总有机碳含量。试算结果表明,利用油页岩含油率与电阻率的线性关系和ΔlgR技术计算出的油页岩含油率与实测含油率误差相对较小。     

基于支持向量机回归的电阻率成像反演

以电阻率成像为应用背景,研究了在有限学习样本下,支持向量机回归在电法反演中的建模方法,对反演建模时样本划分、数据预处理、反演流程、评估指标等关键技术进行了分析,给出了一种基于交叉验证(CV)的支持向量机参数寻优方法;通过比较RBF核函数在不同的参数ε下对反演结果的影响,建立了优化的电阻率成像SVR反演模型.     

基于聚类和支持向量回归的短期负荷预测方法

提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)的聚类分析和支持向量回归(SVR)的电力系统短期负荷预测方法。该方法首先利用自组织特征映射网络,通过无监督学习策略,对训练样本集进行聚类分析,将其分为若干相似子类;再针对每一子类构造一个支持向量回归(SVR)模型,以对应子类的样本集训练SVR模型。由于聚类后的每一子类的样本具有相似性,同时子类样本数较少,因此,该方法能够缩短训练时间,提高预测精度。基于某电网提供的历史负荷数据进行的不同方法对比实验说明了该方法的有效性。     

基于回归支持向量机的水库防洪承载力预测模型研究

防洪承载力,即水库目前剩余防洪库容条件下,不泄洪所能容纳的流域面降雨量.根据水量平衡原理分析概化出防洪承载力的预报因子为当前土壤含水量,当前入库流量以及水库剩余库容.利用2010-2020年青山水库55场历史洪水建立基于回归支持向量机的防洪承载力预测模型,利用贝叶斯优化进行超参数率定,通过分析预测值确定回归支持向量机核...     

支持向量回归算法在土体含水率AHFO测试中的应用研究

主动加热光纤法(AHFO)可实现土体原位含水率的分布式测量,但受场地复杂环境的影响,现有含水率计算模型解译获得的测试结果容易发生较大误差。本文在试验研究的基础上,探究了土体干密度对AHFO法含水率计算的影响,并将支持向量回归(SVR)算法引入含水率的计算模型中,与传统计算模型进行了对比。研究结果表明：土体干密度是影响含水率计算模型精度的重要因素,干密度波动越大则传统计算模型的计算误差也越大,土体较高含水率下会降低计算模型的敏感性;与传统的含水率计算模型相比,考虑干密度影响的径向基核支持向量回归方法具有更高的计算精度,建议在含水率AHFO法的测试中推广应用。     

基于不同测井曲线参数集的支持向量机岩性识别对比

对测井曲线提取的不同参数值,进行支持向量机(support vector machines,SVM)岩性识别对比,找出适合于岩性识别的测井参数集。利用取心段岩心和测井资料,依据M-N值法、曲线重叠法和测井曲线特征值法等3种常用的岩性识别方法,提取能够用于岩性识别的测井曲线参数值,再利用支持向量机进行岩性识别,将识别结果进行对比,按照误差最小原则,找出适合于岩性识别的测井参数集。结果显示,M-N值法、曲线重叠法和测井曲线特征值法3种不同的测井参数集在岩性识别时,测井曲线特征值法和重叠法误差最小,可优先作为识别的基础数据。     

基于对应分析的支持向量机回归在地震储层厚度预测中的应用

储层厚度的预测是油气藏描述的一项关键技术,然储层厚度和地震信息之间的关系是非线性的,其他的数学方法很难拟合.解决这一难点用到了一种新的数学统计方法--支持向量机.笔者介绍了对应分析和支持向量回归机算法原理,在此基础上以实际的数据为例子成功地对储层参数-厚度进行了预测,取得了实际的应用效果,得出了该方法切实可行的结论.     

逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用

白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子; 经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子：高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度; 分别使用二元逻辑回归模型（LR）和支持向量机模型（SVM）对该区域进行滑坡敏感性评价; 最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区; 精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。     

逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用

白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子;经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度;分别使用二元逻辑回归模型(LR)和支持向量机模型(SVM)对该区域进行滑坡敏感性评价;最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区;精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。     

支持向量机对采空区稳定时间的预计

支持向量机是基于结构风险最小化原理的机器学习技术,在广泛收集金属矿山采空区失稳塌陷时间资料的基础上,建立了基于支持向量机的采空区稳定时间的预计模型。通过对采空区稳定时间测试样本的预测研究表明,用支持向量机来预计采空区的稳定时间是可行的。     

页岩气、油页岩资源的电阻率法勘查

岩石标本法、测井法获得的电阻率数据表明,富含有机质的页岩层系具有相对较高甚至是最高的电阻率值。在何家坊油页岩矿区以及民和盆地页岩气可能发育区,分别利用高密度电阻率法和大地电磁测深法进行了探测试验,结果表明,富含有机质的页岩层系,不管在浅层（数百米以浅）、还是深部（埋深数公里）,均可为电阻率勘查方法有效地识别。电阻率勘查方法在页岩气、油页岩勘查中可以起到良好的作用。     

油页岩对钴离子的吸附性能研究

油页岩中因含有大量的黏土矿物而对金属离子具有一定的吸附能力.采用静态吸附法对油页岩吸附钴离子的影响因素及吸附动力学进行了研究.结果表明,油页岩粒度、溶液浓度、溶液pH值、吸附时间等均对吸附性能有一定影响.油页岩对钴离子的吸附量随样品粒径的减小而增大;随着钴离子初始浓度的增加,油页岩对钴离子的吸附总量增加;溶液pH值在3~8范围内,油页岩对钴离子的吸附量和吸附率随着pH值的增大呈上升趋势.通过吸附动力学研究发现,油页岩对钴离子的吸附过程符合准二级动力学过程和粒子内扩散机理.     

地面微地震监测技术在页岩油水平井压裂效果评价中的应用——以松页油2HF井为例

地面微地震监测是评价水平井压裂效果的有效手段.采用矩形观测系统、高灵敏度检波器深浅结合埋置、覆土耦合压实的采集技术,在2000 m之下的松页油2HF井水平段泥页岩储层中获得明显的压裂微地震信号.利用数据归一化、噪声压制、速度建模、震源定位等关键处理技术,有效提高了泥页岩储层低频信号成像精度.采用高精度反演定位解释技术,客观真实地评价了松页油2HF井的压裂效果,并提出压裂优化建议.     

辽河油田锦99块(兴)稠油储层参数计算方法及应用效果

基于辽河盆地锦99块(兴)稠油油藏地质地球物理测井特征和当前该区油田开发生产的需要,我们提出了利用常规测井资料,计算该区稠油油藏的泥质含量、孔隙度、含油饱和度、渗透率、出砂指数和有效厚度等参数的有效方法,通过实际应用表明了上述方法的实用性。     

如何应用探地雷达技术检测沥青公路的含水状况

根据平面电磁波在具有不同物理性质的介质分界面发生的反射规律,利用雷达实测信号的幅值信息,实现了公路层介电常数的自动计算。并根据物理模型实验结果,建立了沥青材料含水率与介电常数之间的数学关系模型。利用这二项技术可以实现应用探地雷达技术检测沥青公路的含水状况。