距离法定量评价储层地质模型的不确定性

针对目前常用的储层地质模型不确定性评价方法存在的主要问题,提出了先用距离函数计算模型之间的差异,再以差异的大小来判断不确定性大小的方法.以WZ油田西区为例,采用相控物性参数建模技术,利用顺序高斯模拟方法建立渗透率的三维模型.对各种度量差异的距离函数进行对比研究和分析,结果显示曼哈顿距离函数和欧氏距离函数能较好地刻画模型之间的差异.选用欧氏距离函数计算模型之间的差异,其原理是先计算每两个模型之间相对应的每一网格节点的渗透率值差的平方和,然后取平方根,得到一个表征各模型之间差异的矩阵.根据该矩阵可得到各个模型之间的差异程度,差异越大,不确定性就越大.最后通过对比模型过井剖面图分析结果与距离矩阵分析结果,说明了本方法的正确性,结果显示该方法能有效评价随机模拟生成的储层地质模型的不确定性.     

基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别

遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。     

地震多属性拟合技术在粗粒扇体沉积相图编制中的应用--以玛131井区百口泉组二段为例

由于砾岩岩石类型复杂,储层非均质性强,难以建立地震属性与储层之间的一一对应关系,导致应用地震属性常常具有不确定性和多解性。为了克服单一属性反映粗粒沉积展布的片面性,同类属性间相关信息的彼此干扰性,地震相预测扇体分布的盲目性,针对性的提出了基于地震多属性拟合技术编制粗粒扇体沉积相图的方法:1）建立岩性识别图版;2）属性优化与线性逐步回归拟合含砂砾率;3）均方根振幅属性正态分布约束砂体边界;4）应用拟合含砂砾率等值线图,结合岩相和测井相编制粗粒扇体沉积相图。并将该方法用于玛131井区百口泉组二段的沉积研究中,为研究粗粒扇体沉积提供了新的思路,为玛湖滚动勘探及井位论证提供了可靠地质依据。     

基于直接生成法的土石混合体三维随机模型构建与数值仿真研究

通过对土石粒径界限、块石分布规律与粒径分布频度的研究,基于直接生成法建立了土石混合体的三维随机模型,形成了一套较为完整的、操作性强的三维随机模型构建方法。在此基础上,将三维随机模型构建方法与FLAC~(3D)随机建模方法相结合,建立与真实土石混合体具有相同统计规律的有限差分模型,开展室内直剪数值仿真试验研究,获取了不同垂直压力下的剪应力-位移曲线和相应的剪切带分布,探讨了土石混合体的剪切破坏特性与土石相互作用机制。剪切过程中由于土体产生的不同程度的剪切变形以及块石在摩擦作用下发生的水平或旋转运动,导致土石混合体的剪切带表现出明显的不规则和不连续特点,其剪应力-位移曲线具有应变硬化特点。研究表明,三维随机模型能够反映土石混合体的宏观力学性质和细观破坏机制,可作为力学性质研究的有效载体。     

堆石料碾压试验的颗粒流模拟新方法

针对堆石料现场碾压试验,研究基于颗粒流的仿真模拟新方法。首先,以随机多边形颗粒簇形式,建立堆石料的颗粒流模型,充分体现了堆石料的级配、细观组构和破碎效应,从而可以较为真实地模拟堆石料在碾压过程中的宏、细观力学响应;然后,提出振动碾压荷载及碾压过程的模拟新方法,实现振动碾压荷载及碾压过程的仿真模拟;最后,结合水布垭主堆石料的现场碾压试验,利用该方法进行模拟验证,从而论证该方法的可靠性。该方法可为仿真模拟堆石料碾压试验以及研究碾压效应对堆石料宏观力学特性的影响奠定基础,具有重要工程指导意义。     

复杂地质条件下某深大基坑降水方案优化设计

某深大基坑位于长江下游岸边,场地地层为典型的二元结构,基坑开挖涉及的两层承压含水层间的弱透水层局部缺失,之间水力联系密切,基坑场地地质条件极为复杂,基坑施工降水直接关系到基坑工程的安全。这里将基坑分3个区,分别进行降水设计。具体降水方案:Ⅰ区两层承压含水层和Ⅱ区第一承压含水层被围护结构隔断内外水力联系,采用疏干井降水;Ⅱ区第二承压含水层未被围护结构隔断,Ⅲ区两层承压含水层水力联系密切,针对这两个区域设计了两套降水方案,方案一在Ⅱ区和Ⅲ区均布置有降水井,在Ⅱ区对第二承压含水层降水,在Ⅲ区对第一承压含水层降水;方案二仅在Ⅲ区布置降水井对第一承压含水层降水。为了更好地对降水方案进行对比分析,验证方案的可行性,对此进行了数值模拟分析,计算结果显示,两种方案均能满足降水要求,不过方案二布井数量少,基坑外水位降深较小,对周边环境影响更小,优于方案一。     

基于最小二乘配置法的优化GM（1,1）预测模型及其应用

针对灰色GM(1,1)预测模型预测结果精度低、模型缺乏稳定性的问题,基于最小二乘配置理论的GM（1,1)预测优化模型,首先通过使得生成序列新预测值的误差在最小二乘意义下最小,选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值;然后将优化的GM(1,1)模型和最小二乘配置理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建优化的灰色最小二乘配置预测模型;最后通过对建筑物的沉降数据进行定量分析与预报,与其他模型进行对比分析。     

多边形自动构面算法的实现与优化

多边形自动构建是空间拓扑关系建立的难点和重点,效率受到多方面因素制约。在分析基于最小角法则的多边形自动搜索算法的基础上,在关联线段、有效多边形、相同线段的筛选等方面进行了改进,优化了多边形搜索、重复多边形筛选以及特殊多变形处理等算法,解决了重复搜索、多边形筛选耗时过长、特殊多边形(桥连多边形)的错误等问题,整体上较大地提高了多边形自动构面的效率,并在房产测绘的实际应用中得到验证。     

基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法研究

参数优化方法是准确估计生态模型参数、降低其不确定性的有效手段。本文提出一种基于贝叶斯机器学习的No-U-Turn Sampler（NUTS）生态模型参数优化方法。NUTS是一种高效的参数优化方法,每次取样中利用递归算法生成候选参数集（二叉树）推断参数的后验信息,如果满足约束条件“非U型回转”,不断构建子树更新参数;否则,记录本次抽样的“最优”参数集,并开始下一次取样,直到获取足够样本。该算法在每次取样中充分优化参数,避免因随机游走行为产生冗余抽样,提高了参数优化效率。本文以千烟洲亚热带人工针叶林碳通量模拟为例,基于Pymc3框架利用NUTS参数优化方法实现了碳通量（Net Ecosystem Exchange,NEE）模型参数反演,并与Metropolis-Hastings（MH）方法进行对比。结果表明,本文算法的参数值达到稳定波动时的抽样次数减少了85%左右,参数优化效率提升3倍左右。参数优化后,2种NEE模型中7个参数不确定性降低10%~53%。此外,NEE模拟效果明显提升,模拟值与实测值的R²分别提高23%和17%,RMSE分别降低3%和4%。综上所述,本文提出的参数优化方法对生态领域的参数估计或数据同化工作具有一定的借鉴意义。     

耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型的城市不透水面空间格局优化

近年来,中国城市暴雨内涝频繁发生,已经发展成为一类严重的“城市病”。城市不透水面密度及其空间格局是形成暴雨内涝的一个重要影响因素。本文提出一种耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型优化不透水面空间格局的方法,从而实现通过增加地面雨水渗透量达到减缓城市内涝发生的目的。首先应用Williams公式计算基于坡度修正的CN值,在此基础上计算地表径流量;然后设定径流系数最小化目标,耦合水文模型和蚁群算法对径流小区尺度的不透水面空间格局进行优化配置;最后应用景观格局指数对不透水面空间格局进行分析。研究结果表明：面对1年、5年、10年、20年、50年以及100年一遇重现期的1 h持续降雨事件,研究区优化后的不透水面空间格局可以分别减少径流系数21.19%、19.58%、19.38%、18.93%、18.41%和17.25%,在一定程度上缓解城市暴雨内涝的发生。在此基础上,提出面向暴雨内涝防治的城市更新优化措施建议：① 通过增加草地、花园、树木等植被绿化减少高不透水面类型的面积,并划分成更多中高不透水面类型的斑块;② 集聚低、中低等不透水面类型,从而加大连通性,形成更多的中高不透水面类型;③ 增加每个径流小区内斑块数量,增大斑块密度,减少其蔓延度和聚集度。