基于高斯混合模型的碳酸盐岩储层物性与孔隙参数地震岩石物理同步反演

碳酸盐岩储层是我国油气资源增储上产的重要领域,然而此类储层通常发育复杂的孔隙结构,极易影响物性参数地震预测结果的精度.本文提出一种基于高斯混合模型的物性与孔隙参数地震岩石物理同步反演方法.基于微分有效介质模型和Gassmann方程,推导定量关联孔隙度、流体饱和度及孔隙纵横比与弹性参数的线性正演算子.引入了高斯混合模型表征物性与孔隙参数的联合先验概率分布,进而表征岩相统计差异特征.基于贝叶斯线性反演理论及线性正演算子,构建目标参数后验概率的解析表达式,然后根据测井数据反演井旁孔隙纵横比,以提供可靠的孔隙参数先验约束,并利用迭代贝叶斯反演算法,提高线性正演算子的模拟精度.本方法将孔隙纵横比作为反演目标参数,表征碳酸盐岩孔隙结构的空间变化特征,结合贝叶斯线性反演方法,以提高物性参数地震反演结果的精度与运算效率.数据测试表明,所提出的方法物性参数反演结果对比常规方法精度有明显改善,且在一定程度上,新方法受初始模型和弹性参数的影响较小.三维地震数据的应用验证了本方法的有效性,其孔隙度反演结果能够有效的指示有利储层的空间分布.

基于Sentinel-2卫星数据的洋河水库水体总磷反演

结合洋河水库实测水质数据和Sentinel-2(哨兵2号)卫星遥感影像数据,基于线性回归方法,建立遥感波段反射率与水体总磷实测质量浓度之间的反演模型,反演洋河水库2016—2019年总磷质量浓度,并分析库区总磷质量浓度时空变化特征。研究结果表明:线性回归遥感反演模型决定系数达到0.818,相对误差平均值在20%以内,计算结果较稳定,模型适用性较好。在时间分布上,洋河水库水质整体基本较好,2016—2018年洋河水库水质较好,达到Ⅲ类,部分月份水质较差,超过Ⅲ类,主要集中在秋季;2019年洋河水库水质较差,整体达到Ⅳ类,部分月份出现Ⅴ类,超标现象集中在夏秋季节。在空间分布上,非汛期洋河水库总磷质量浓度自东、西入口及取水口向水库中心区逐渐升高,汛期靠近西入口的水域总磷质量浓度明显高于其他区域。利用哨兵2号卫星遥感影像对总磷质量浓度进行反演,可为水库的水质监管提供技术支撑。

基于多模型融合的中期径流预报

为提高流域中期径流预报精度,提出了一种基于机器学习的多模型融合的中期径流预报方法,并应用于桓仁水库流域。首先采用BP神经网络(BP)、多元线性回归(MLR)、支持向量机(SVM)构建旬尺度的单一径流预报模型;再基于信息熵和机器学习方法对上述单一模型的结果进行融合,分别建立基于信息熵、BP神经网络、SVM的信息融合预报模型;进一步考虑融雪影响,构建春汛期旬径流预报模型。引入平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和预报合格率(QR)三个误差评价指标,综合评定各模型在汛期和非汛期的径流预报精度。结果表明:(1)所有模型对径流变化趋势的模拟效果相对较好,单一模型对峰值的模拟表现较差;(2)基于机器学习算法的融合模型能很好结合不同预报模型的优势,模拟精度优于各单一预报模型和基于信息熵的融合模型,共提高汛期10个旬的径流预报精度,且将6个旬的预报合格率提升至100%,预报合格率的最大提升率达到24%;(3)考虑融雪影响的旬径流预报模型在3月和4月的预报合格率均在90%以上,提高了流域的非汛期径流预报能力。研究提出的基于机器学习的信息融合预报方法可得到准确性和可靠性较高的径流预报模型,为桓仁水库径流预报工作和水资源高效管理提供数据支持和理论支撑。

无流量资料地区径流分析计算方法研究及应用

无流量资料地区径流分析计算一直是水利工程设计的研究重点之一。以浙江省无实测流量资料的中小河流域为研究对象,以参证流域逐日降雨、逐日流量为基础,优选模型参数,构建参证流域二水源新安江产流与线性水库汇流耦合模型,并以设计流域长系列面平均逐日降水资料为输入,推求设计流域逐日径流系列。结果表明,该耦合模型具有结构简单、参数物理意义明确、计算灵活快捷、拟合精度较高等优点,可适用于浙江省无流量资料地区中小河流域径流分析计算。该研究可为后续其他无流量资料地区径流分析计算提供一定的参考。

线性回归方法与MLP相结合预测李家河水库的综合水质指数

为了提高水库水质的监测和管理水平,提升对城市供水的质量,采用李家河水库2021全年实测的水质指标数据(每周测试一次),通过研究对比选择了七个重要指标(分别为:总氮、氨氮、总磷、高锰酸盐系数、总铁、总锰和溶解氧)作为自变量,将反映水库水质水平高低的综合水质指数(WQI)作为因变量,分别构建、训练得到了多元线性回归模型和MLP多层人工神经网络模型;并利用所建模型对2022年上半年水库的WQI进行预测,经与实测数据对比发现,将多元线性回归模型和MLP模型相结合预测的综合水质指数明显优于两个单独模型的预测结果,WQI变化趋势的预测准确率高达95.24%;本研究所获得的这一综合水质指数复合预测模型对于李家河水库后续水质监测和生产管理会起到有效的辅助作用,对于同类型中小水库也具有一定的推广借鉴价值。

地下径流退水过程规律

地下径流退水过程是水文过程的重要组成部分.选择滦河水系2个子流域(柳河流域和瀑河流域)的几场地下径流的退水过程,通过图形分析初步确定了2个子流域地下径流的退水规律,计算了地下径流的退水常数.并通过模型模拟的方法计算了模型模拟的误差,比较了几种模型模拟结果的优劣.结果表明,柳河流域地下径流服从指数退水规律,瀑河流域地下径流服从线性水库退水规律,且不同的降雨类型对应的退水常数不同.研究流域的地下径流退水过程,可为流域洪水过程的基流分割和地下径流的汇流计算提供依据.

含水率与含水饱和度直线模型的物理意义及变化特征

为了系统论述含水率fw与含水饱和度Sw直线模型截距a、斜率b的物理意义,利用大量试验资料分析了a和b的变化特征,认为斜率b可以作为直线模型的特征参数。分析表明,斜率b值的变化受试验温度、油水流体性质、岩石物理性质等基本条件的影响,随着试验温度的升高、原油粘度增大、油水界面张力减小,以及储层渗透率的增大、孔隙结构的变好,b值是逐渐减小的。以此认识为基础建立直线模型系数的经验方程,可以方便地计算残余油饱和度、水驱油效率,并计算不同含水阶段的剩余可动油饱和度,有利于正确评价水淹层。

基于HJ-1卫星的大伙房水库叶绿素a浓度反演模型研究

选取HJ-1卫星1月、4月、7月、9月的多光谱数据,利用叶绿素a质量浓度与近红外波段相关性较高这一特性,分析了65种近红外波段组合与叶绿素a质量浓度的Pearson系数。利用9月份的CCD数据建立Pearson系数较高的T1、T8、T27、T32波段组合多维线性模型,并与实测质量浓度进行比较。对于Pearson系数最高的T1组合(0.911 2),以t1为自变量建立一维线性模型。结果表明,任一波段组合都只能在特定条件下反演叶绿素a质量浓度。一维模型具有较好的反演效果,表明利用高Pearson相关系数波段组合建立线性反演模型是可行的。

用遗传算法求解油藏动态预测的非线性模型

阐述了油藏动态预测中的几类有代表性的非线性模型， 简单介绍了遗传算法的基本原理及计算步骤， 探讨了其在油藏动态预测中， 求解几类非线性模型的应用， 该方法易于在计算机上编程实现。以实例进行了验证， 结果表明该方法具有很好的精度和实用性。

用逐步稳态替换法确定低渗油藏合理井距

以杨清立提出的非线性渗流连续模型及最新试验数据为基础,利用逐步稳态替换法确定低渗透油藏的合理井距,分析启动压力梯度和驱动压差对合理井距的影响。结果表明:启动压力梯度对合理井距有较大影响,启动压力梯度越大,合理井距越小;启动压力梯度较小时,增大驱动压差可以增大注采井距;启动压力梯度较大时,驱动压差的影响不大,需要采取压裂措施才能经济合理地开采低渗透油藏;与稳态法相比,该方法的计算结果更符合低渗透油藏开发的实际情况,可用于指导低渗透油田开发。

利用BP神经网络预测大伙房水库叶绿素a质量浓度

利用HJ-1卫星CCD数据,通过MATLAB软件计算,分析了多光谱CCD数据的4个波段(近红外波段、红色波段、绿色波段、蓝色波段)参与的65个波段组合与叶绿素a质量浓度之间的关系.研究发现波段组合T1=B4/B3与叶绿素a质量浓度相关性最高,并以此为自变量建立一维线性模型.利用BP神经网络进行模型建立与预测,对比两者的拟合度R2和均方根误差RMSE以及验证点的相对误差.结果表明,利用BP神经网络预测的大伙房水库叶绿素a质量浓度与实测值较为接近,并且效果优于线性模型.

非线性渗流三维二相油藏数值模拟软件开发

根据油藏矿场试验和室内实验测试资料,在研究非线性渗流规律基础上建立非线性渗流数学模型。将数学方程离散化、线性化,用预处理双共轭梯度法、预处理正交极小化法等方法求解线性代数方程组,建立非线性渗流的数值模型。开发的一套具有稳定性好、收敛速度快的"非线性渗流三维二相油藏数值模拟软件"能处理线性和非线性渗流2种模型,用经验公式和数值方法描述非线性关系拓宽了软件的应用领域。

孤子压缩态在光纤中的特性研究

基于线性量子化理论和热库模型量子化了含损耗的非线性Schrdinger方程并给出了孤子脉冲在含损耗的光纤中传输的压缩比计算式,用数值计算方法分析了不同光纤损耗对孤子最小压缩比的影响以及在此模型下不同输入振幅的孤子脉冲其最小压缩比与传输距离的关系。

根据常规测井资料求取岩石力学参数的方法

在对不同年代、不同系列测井响应进行标准化处理的基础上,利用常规测井资料特征与岩石力学特征本质上的相关性,经过误差校正,用相关分析及多元线性回归技术,找到一种利用常规测井资料求取岩石力学参数的有效方法,建立研究区内岩石力学模型,为油田现场应用提供参考。

清河水库叶绿素a浓度反演模型研究

针对无法及时、准确获取清河水库叶绿素a浓度情况,提出比值线性回归模型与最小二乘支持向量机两种遥感反演模型对清河水库叶绿素a浓度进行预测。通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与叶绿素a浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库叶绿素a浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适用于清河水库叶绿素a的反演研究。LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.635提高到0.966,均方根误差从4.83减小到2.67,平均相对误差从16.43%减小到7.21%,利用LS-SVM模型对叶绿素a浓度的反演精度显著提高。

三维三相油藏模拟新解法

在对目前的商业化软件黑油模拟器中求解非对称线性系统的现行方法ＲＳＶＰ进行研究的基础上，提出了一种解实际油藏问题的新的预处理器ＲＳ一ＭＩＬＵＮ，由此得出了一种新解法ＲＳＰＣＧ，并将该方法在原商业软件中应用。应用结果表明，新解法比原解法少用一定的内存，且对于较大规模实际油藏模拟问题的单个未知量系统，求解效率可提高３０％～４０％，而对于多未知量系统，效率的提高幅度会更大。

TOPKAPI模型的改进及其在淮河流域洪水模拟中的应用研究

TOPKAPI模型是一个以物理概念为基础的分布式流域水文模型。对TOPKAPI模型进行了改进,增加了植物截留、降水下渗、土壤水深层渗漏、地下径流、河川径流等计算模块,并对壤中流计算模块作了相应的调整,将TOPKAPI模型改进成为一个较完整的分布式流域水文模型。采用因特网(Internet)上免费提供的数字高程、土壤和植被类型等网格资料,选用流域面积约为10000km2的中国淮河息县以上流域,应用改进后的TOPKAPI模型进行了洪水模拟,模型成果令人满意。

基于数字平台的黄河多沙粗沙区分布式水文模型研究——以黄河岔巴沟流域为例

本文以黄河无定河水系岔巴沟流域为例,针对其气候、植被以及下垫面条件等时空变化特征,在全流域1∶1万DEM基础上,建立了具有物理基础的分布式流域水文模型,模型由网格单元的超渗产流模型和汇流模型组成,提出了考虑流域水保措施的流域汇流计算。使用该模型对1970～1989年大中场次洪水进行模拟计算,结果表明:计算值与实测值基本吻合。

裂缝性油藏水驱油渗吸理论及数学模型

以Kazemi在1989年提出的裂缝性油藏水驱油理论模型为研究对象,通过采用合适的差分格式来验证Kazemi模型数值解的正确性,并在此基础上修正完善岩块渗吸项,建立新的拟线性渗流模型,利用特征线法求得解析解,进一步完善裂缝性油藏水驱油理论,结果可更有效地指导该类油藏的开发。

川西低孔低渗储层参数评价

川西Y地区低孔低渗储层具有物性差、岩性多变、储集空间类型多样和孔隙结构复杂等特征,传统的储层参数测井评价方法在多方面受到限制,储层参数测井评价已经成为制约储层测井评价的主要因素。通过储层基本特征分析,基于储层物性、孔隙结构特征及概率理论,形成了一套系统的储层参数评价方法。实际应用表明,该套方法不仅大大提高了低孔低渗储层参数评价可靠性,而且扩大了模型的应用范围。