偏最小二乘神经网络在储层识别和产能预测中的应用--以陕甘宁盆地中部气田马五1储层为例

针对致密储层中气水干层识别和产能预测准确率较低这一难题，提出偏最小二乘神经网络方法：用偏最小二乘方法对输入自变量集进行主成分提取预处理，消除重叠的输入信息，用可变学习速率反向传播算法（VLBP）和附加动量方法（AMOBP）构建BP储层识别和产能预测的网络模型。以陕甘宁盆地中部气田马五。储层气、水、干层识别问题为例，选用19口井分层测试的92个已知样本，在提取物性、测井和储渗特征等方面的14个特征参数后，通过偏最小二乘方法提炼得到电阻率（Rlld）、声波时差（△t）、产能系数（kh）、储渗因子（KФs）、介质类型因子（EE）等5个主成分控制特征参数，消除了信息的重叠。以此为神经网络输入元，以样本储层的类型与产能级别为输出，用VLBP和AMOBP算法建立储层识别和产能预测的BP网络模型。模型的吻合率迭100％，均方误差比传统三层网络降低约50％。表明该模型的计算收敛速度快。精度高，为致密储层的准确识别探索了又一新的方法。     

主应力在偏平面上的等效变换及其应用

通过坐标变换,推导建立了偏平面上的坐标变量与主应力间的相互转换关系,为求破坏准则在偏平面上的轨迹提供了方便。进而利用得到的变换关系,分别考察了Mohr-Coulomb破坏准则、广义Mises破坏准则和空间滑动面(SMP:SpatialMobilizationPlane)破坏准则在偏平面上的轨迹,并利用不同准则在偏平面上的相互关系推得了相应准则的参数表达式。分析表明,利用变换关系推得的这些参数表达式和已有的结论一致。     

大坝安全监测统计模型的比较与选择

统计模型在大坝安全监测资料分析中占有重要地位,是建立混合模型的基础。本文从统计模型选择的角度出发,对多元线性回归、逐步回归以及偏最小二乘回归的应用特点和效果进行了探讨,其中偏最小二乘回归是一种旨在消除多重相关性的新型回归技术。本文重点结合某水电站大坝安全监测资料,从模型解释能力、统计参数的检验、拟合和预测效果、效应量的分离等方面对上述三种回归方法进行了比较性研究,得出了一些有益的结论。     

基于偏最小二乘回归的融雪型洪水预报模型

本文采用偏最小二乘回归法对新疆塔什库尔干河流的实测流量资料进行分析,建立了日平均流量的偏最小二乘回归模型,采用建立的模型对2001年日平均流量进行了预报。研究分析表明,结果比较合理,这为融雪型洪水预报提供了一种新的思路和研究方法。     

Gauss—Markov模型的几乎无偏估计

现有的有偏估计在减小均方误差时,都忽视了对估计偏差的限制,致使偏差都比较大。本文提出Gauss—Markov模型的几乎无偏估计,着重减小有偏估计的偏差,使之几乎接近无偏。给出了岭估计、岭-压缩组合估计、岭-主成分组合估计对应的几乎无偏估计,讨论了这些几乎无偏估计的一些优良性质,提出了几乎无偏估计中偏参数的选择准则和方法。最后给出了一个算例,显示了几乎无偏估计的优越性。     

A Variant Constrained Genetic Algorithm for Solving Conditional Nonlinear Optimal Perturbations简

A variant constrained genetic algorithm （VCGA） for effective tracking of conditional nonlinear optimal perturbations （CNOPs） is presented. Compared with traditional constraint handling methods, the treatment of the constraint condition in VCGA is relatively easy to implement. Moreover, it does not require adjustments to indefinite pararneters. Using a hybrid crossover operator and the newly developed multi-ply mutation operator, VCGA improves the performance of GAs. To demonstrate the capability of VCGA to catch CNOPS in non-smooth cases, a partial differential equation, which has ＂on off＂ switches in its forcing term, is employed as the nonlinear model. To search global CNOPs of the nonlinear model, numerical experiments using VCGA, the traditional gradient descent algorithm based on the adjoint method （ADJ）, and a GA using tournament selection operation and the niching technique （GA-DEB） were performed. The results with various initial reference states showed that, in smooth cases, all three optimization methods are able to catch global CNOPs. Nevertheless, in non-smooth situations, a large proportion of CNOPs captured by the ADJ are local. Compared with ADJ, the performance of GA-DEB shows considerable improvement, but it is far below VCGA. Further, the impacts of population sizes on both VCGA and GA-DEB were investigated. The results were used to estimate the computation time of ~CGA and GA-DEB in obtaining CNOPs. The computational costs for VCGA, GA-DEB and ADJ to catch CNOPs of the nonlinear model are also compared.     

一个潮流不对称计算方法及其在北仑河口的应用

河口近岸海域潮流不对称对于物质输运、地形地貌变化有重要作用,因此研究河口近岸海域潮流不对称具有重要的意义。从统计学角度出发推导了一种潮流不对称的计算方法,并将该方法应用于全日潮类型的北仑河口。研究认为:从三阶原点矩出发推导的计算方法能够合理的量化潮流不对称;潮流不对称的方向由分潮的相对相位决定,不同分潮对潮流不对称的影响大小由其相对振幅和相对相位共同决定;在正规全日潮海区,三阶原点矩即可满足对潮流不对称的计算。北仑河口潮流表现为落潮流速占主导,潮流不对称空间上表现为口门强于外海,浅滩强于深槽。     

克里雅河流域土壤盐分光谱定量分析

本文对克里雅河流域进行野外调查、采集土壤样品及其光谱反射特性的测量,通过比较不同光谱预处理的方法建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,并利用决定系数(R2)、均方根误差(RMSEP)、残留预测偏差(RPD)对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:反射率一阶微分是预测土壤样本盐分含量的最佳光谱指标。PLSR模型在建立土壤光谱与盐分含量关系时较为适用,R2、RMSE和RPD分别为0.77、0.25和1.88。利用反射光谱估算土壤中盐分含量,通过各种光谱预处理方法可以提高估算精度,可以为该区土壤盐渍化评价和生态环境调查提供依据。