一维河流水团示踪试验数据的模糊线性回归

将模糊线性回归的概念引入分析河流水团示踪试验数据、确定河流水质参数的计算过程中,建立计算河流水质参数的模糊线性回归模型,利用该模型能计算出不同置信水平下水质参数的取值范围。算例验证结果表明,应用模糊线性回归模型可以有效地确定河流的水质参数,且计算过程具有一定的稳定性、可靠性和灵活性,模糊线性回归模型是分析河流水团示踪试验数据、确定河流水质参数的一种有效的途径。     

进化粒子群优化算法及其在各向异性含水层参数估计中的应用

在粒子群算法的基础上,引入进化思想和组群思想提出一种新的智能优化算法———进化粒子群算法( EPSO)。基于抽水试验数据,将EPSO算法应用到各向异性含水层参数估计中,对算法性能进行研究并与其他算法进行了对比,发现标准粒子群算法及其一般改进算法已不能有效求解各向异性含水层参数,而EPSO算法进行多次计算后,1)结果可靠;2)目标函数值及待估参数稳定;3)对初始范围的鲁棒性好。结果表明EPSO算法对各向异性含水层参数估计问题具有可靠性、收敛性和鲁棒性,可望应用到更广泛的参数识别问题中。     

鄂尔多斯盆地东南部长21油层段储层岩石类型聚类分析

按照中国目前陆源碎屑岩划分和命名的主要标准,可将陆源碎屑岩的细砂岩——泥岩系列划分为11种岩石类型。考虑到岩心录井,尤其是岩屑录井和电测曲线岩性解释工作中的实用性,将11种岩石类型作为各自独立的对象并组成对象集,经过数据的处理和标准化,计算切比雪夫距离,进行聚类分析。结果表明,当距离系数为0.2564～0.4231时,细砂岩——泥岩系列的11种岩性可综合归类为泥岩、泥质粉砂岩、粉砂岩、粉砂质细砂岩和细砂岩5种。优选法的佐证结果表明,优选的区域(黄金分割区域)恰好也是泥岩——细砂岩系列的11种岩石类型综合聚类为5类的区域,此聚类结果是该系统聚类中的最佳分类。鄂尔多斯盆地东南部长21油层段的开发实践证明,这种岩石类型划分的方法既能满足科研的需要,又方便于生产中应用,是最优选择。