非线性支持向量机在油气预测中的应用

油气预测的传统方法通常是基于经验风险最小化准则,但在有限样本情况下,预测效果并不理想.研究引入基于结构化风险最小化准则的非线性支持向量机方法,通过对推广误差界的最小化达到最大的泛化能力和全局最优,时于小样本数据,该方法具有可靠的预测能力.在对四川观音场构造面新统上部碳酸盐岩储层数据处理中.通过实例试算,结果表明该方法有效可靠,预测精度高,与已知结果吻合较好.     

LBG算法对初始码书敏感的实验性能分析

介绍矢量量化的基本概念及其算法—LBG算法。指出LBG算法的缺陷，并针对LBG算法对初始码书敏感这一缺陷进行分析。同时还分析了LBG算法对几种不同初始码书的实验性能，得到了一种度量初始码书性能“优、劣”的方法，并提出了一种性能优良、操作简便的初始码书生成方法—等间隔法。最后，针对LBG算法对初始码书敏感这一缺陷给出了一些改进方向。     

可变电荷土壤和恒电荷土壤与氢离子相互作用机理

研究了可变电荷土壤和恒电荷土壤与H相互作用的机理，并比较了它们之间的差别，研究结果表明，氢离子输入土壤后可以转化为表面正电荷，可溶性铝和可交换性酸，但是由于土壤的组成和性质不同，不同土壤中H＋三种去向的贡献不同。H＋转化为表面正电荷是由于土壤表面Fe-OH,Al-OH的质子化造成的，因此H＋转化为表面正电荷的能力与土壤中氧化铁的含量密切相关，从而可变电荷土壤中H＋转化为表面正电荷的贡献比恒电荷土壤中的大。H＋转化为可溶性铝的能力与土教育部 的矿物组成密切相关，随着H＋输入量的增加，土壤中可溶性铝的含量也增加。可变电荷土壤中可溶性铝增加的顺序为红壤＞赤红壤＞铁质砖红壤，在H＋的加入量小于15mmol/kg时，黄棕壤的可溶性铝介于红壤和赤红壤之间，当H＋的加入量大于约15mmol/kg时，黄棕壤的可溶性铝略小于赤红壤，棕壤的可溶性铝明显小于红壤和赤红壤，但比铁质砖红壤高，恒电荷土壤的可变性酸量明显大于可变电荷土壤，但从总的看来，H＋加入量的变化对可交换性酸量的影响不大。     

一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法

基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。     

用线性自由能关系预测金属络合物的热力学性质

Sverjensky与Molling提出的线性自由能关系是根据金属阳离子的热力学性质来预测等结构系列中固体相的标准生成自由能。本文研究结果证实,水溶液中金属络合物与简单金属阳离子之间也存在类似的相关关系,预测值与实验值的差异通常小于1．5kcal／mol或小于一个log单位,这一线性自由能关系对于预测自然环境中重金属的水溶物种的配分、迁移和毒性具有非常重要的应用价值。     

甚高频电磁波多参数层析成像技术及其应用研究

电磁波速度或衰减层析成像技术单独用于岩溶勘察存在多解性缺陷,降低了应用的准确性.基于电阻率和相对介电常数直接反映溶洞与周围介质存在的电性差异,以电磁波速度和衰减层析成像理论为基础,提出了电阻率和相对介电常数层析成像理论,并应用于实例工程.通过对其电磁波速度、衰减、相对介电常数、电阻率4参数层析成像结果进行对比分析和钻探验证,证明了基于电磁波的电阻率和相对介电常数层析成像技术是可行的,形成了电磁波速度、衰减、相对介电常数、电阻率多参数层析成像综合分析方法,提高了电磁波层析成像技术探测溶洞及其充填情况的准确性.     

定量分析几种Q矢量

结合1991年7月5日20:00～6日20:00一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程，从台站实际业务工作需要考虑，细致、具体地比较分析了850 hPa、700 hPa及500 hPa 3个层次的准地转 Q 矢量散度场、半地转 Q 矢量散度场、非地转 Q 矢量散度场及湿 Q 矢量散度场与相应时刻地面降水场对应关系的差异，同时还针对每一种 Q 矢量，将其在850 hPa、700 hPa及500 hPa 3个层次的散度场对同时刻降水场的反映能力进行了比较。在定量比较的基础上，得到了对4种 Q 矢量诊断特性的具体认识:（1）在整个梅雨锋暴雨过程中，3个层次的半地转 Q 矢量散度场及准地转 Q 矢量散度场对雨区的反映能力较小，而非地转 Q 矢量的散度场和湿 Q 矢量的散度场对雨区的反映能力明显较前二者大，尤其是湿 Q 矢量散度场在每个层次的诊断能力基本都大于相应层次的其它 Q 矢量的散度场。（2）对于每一种 Q 矢量而言，基本都是在700 hPa的散度场与雨区的对应关系好于各自在850 hPa和500 hPa的散度场，尤其是700 hPa湿 Q 矢量散度辐合场对同时刻梅雨锋暴雨的强度及落区都有很好的指示作用。最后，基于理论的角度对各 Q 矢量的诊断特性进行了较为深入地探讨和比较分析，明确地指出了4种 Q 矢量存在理论前提上的差异。     

非地转湿Q矢量分解在暴雨分析中的应用

利用非地转湿Q矢量对山东省春秋季两次罕见的暴雨天气进行了诊断分析。分析结果表明:暴雨期间都有较强的非地转湿Q矢量辐合,产生上升运动,形成暴雨。这一结果也表明凝结潜热加热对暴雨的产生有着重要的作用。本文进一步把非地转湿Q矢量分解为平行于等位温线和垂直于等位温线两部分。揭示在这两场暴雨过程中,虽然都有中尺度和大尺度辐合上升运动作用的叠加,但在春季暴雨的个例中,垂直于等位温线的非地转湿Q矢量的辐合与总的非地转湿Q矢量的辐合相接近,暴雨以中尺度上升运动为主。而在秋季暴雨的个例中,平行于等位温线的非地转湿Q矢量的辐合与总的非地转湿Q矢量的辐合在形状上相似,在强度上偏强,暴雨的上升运动以大尺度为主,中间夹杂着中小尺度的上升运动,降水以混合型为主。     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。     

一种等压面上流场的可视化方法

结合等压面上高度场及其气象要素矢量场数据的空间分布特征，设计了一种能客观反映大气在等压面上的运行规律的可视化方法－表面场线映射，它在气象上有较好的实用价值。