二维MT电阻率与磁导率同时反演研究

开展了同时考虑介质电阻率与磁导率变化的大地电磁二维正则化反演问题研究。不考虑位移电流影响的大地电磁勘探,电阻率与磁导率是影响观测电磁场的主要物理参数;考虑岩石的电阻率变化范围相比磁导率大的多,所以大地电磁反演解释常常只考虑电阻率;然而,二维正演模拟表明,当地下介质含有较多铁磁性矿物时,磁导率的局部异常体对大地电磁观测的影响不能忽略。因此,开展了同时反演电阻率与磁导率的正则化反演,建立了同时反演两个参数的正则化反演目标函数,并通过高斯-牛顿法对正则化目标函数进行最优化求解;采用模型空间到反演空间的函数映射技术,将电阻率与磁导率限定在具有实际物理意义的变化区间,并通过双共轭梯度稳定算法求解高斯-牛顿系统,以确保反演稳定性。对合成数据与实测数据进行了反演,表明从大地电磁数据可以恢复地下介质磁导率,开展磁导率与电阻率的同时反演提高了反演效果,丰富了数据解释依据。     

高分辨率双侧向和双感应测井联合反演

利用电阻率测井理论和反演技术,建立了高分辨率双侧向(HRDL)和高分辨率双感应(HRDI)测井响应的联合反演算法,对HRDL和HRDI测井曲线进行连续反演.构造不同层厚的地层模型,将联合反演结果和单一HRDL反演以及HRD I反演结果进行了对比,结果表明:联合反演不仅可以同时确定地层真电阻率、侵入深度和侵入带电阻率,而且还可以改善测井反演问题中解的局部收敛性和多解性.对现场HRDL和HRDI测井曲线的联合反演结果也证明了其有效性和可靠性.     

阵列侧向测井响应的多参数反演

构建了二维阵列侧向测井多参数反演算法 .建立了侵入过渡带地层模型 ,该模型把径向地层分为井眼、冲洗带、过渡带和原状地层 ,其中过渡带的电阻率线性变化 ,可以较好地描述真实侵入过程的特性 .用修正阻尼最小二乘法对模型中的冲洗带电阻率、原状地层电阻率、冲洗带半径和过渡带半径 4个参数进行了反演计算 .结果表明 ,与传统阶跃模型相比 ,基于侵入过渡带地层模型的反演算法具有较好的稳定性和收敛性 ,减小了解对初值的依赖性 ,抑制了解的分布范围 ,增加了反演结果的可信度     

基于DREAM_ZS算法的EIT电阻率反演方法研究

针对电阻抗成像（EIT）中的电阻率反演及其不确定性量化问题,提出基于贝叶斯理论的不确定性分析方法.首先,利用反向传播（BP）神经网络模型作为正问题替代模型,取得了计算精度高的结果,并且大大提高计算效率.然后,采用基于贝叶斯理论的自适应差分进化Metropolis抽样（DREAM_ZS）算法对电阻率进行反演,并对不同激励模式和不同先验分布进行了对比分析.对模拟头部的4层同心圆模型的反演结果显示,DREAM_ZS抽样算法能够对4个参数进行准确识别,相对激励模式的反演效果最优.4个参数的不确定性程度不同,头皮电阻率不确定性最小,敏感性最强,其次是颅骨,大脑和脑脊液的不确定性较大.进而,对高维参数的圆模型进行仿真,采用相对激励模式,DREAM_ZS抽样算法能够准确反演二维圆模型的各个参数.参数的先验分布为正态分布时,与均匀分布相比,其反演结果不确定性小,对算法的识别效果更强.     

基于吸收分析的多属性反演技术及在油田开发中的应用

为了满足油藏开发阶段砂体内部油水识别的需求,提出了基于地层吸收分析的多属性反演流体识别技术。算法实现分三步:1利用基于广义S变换的瞬时子波吸收分析(GST_WEA)油气预测技术计算地震记录的高、低频吸收因子;2结合吸收因子和其它与流体相关的地震属性,以电阻率曲线为目标函数构建多元线性反演,利用多元逐步回归算法对包括吸收因子在内的多种地震属性进行流体敏感性排序;3进一步利用概率神经网络算法对优选的以吸收因子为主的地震属性进行多属性电阻率反演。通过模型分析验证了GST_WEA油气预测技术的抗噪性。实际应用效果表明吸收因子较其他地震属性具有更高的流体敏感性,通过多属性反演有效预测了砂体内部的含油优势区域。     

基于倾斜发射-倾斜接收仪器结构进行随钻地质导向与地层各向异性评价

由严格的电磁理论出发,分析不同仪器结构探测信号的方位敏感性和对电阻率各向异性的敏感性,结合目前主要方位电磁波仪器设计,提出倾斜发射-倾斜接收的仪器结构,分析该仪器结构的信号测量特征、地质导向能力与各向异性评价能力。针对仪器测量信息,建立距地层界面距离反演算法,实现仪器距地层界面距离与地层电阻率的实时反演。理论与测试结果表明:倾斜发射-倾斜接收的仪器结构具有良好的方位敏感性,地质信号响应(相位差与幅度比)与仪器距界面距离具有良好的线性关系,可以实现任意地层条件下仪器与地层相对倾角、方位角、水平电阻率与垂直电阻率反演。新型仪器能很好地为地质导向与地层评价提供技术支持。     

大地电磁测深和重力数据贝叶斯联合反演

贝叶斯反演是地球物理联合反演领域的研究热点。目前,虽已有其他方法之间的贝叶斯联合反演文献发表,但鲜有文献涉及大地电磁测深(MT)和重力数据贝叶斯联合反演。现基于非常快速的模拟退火(VFSA)算法实现了MT和重力数据贝叶斯同步联合反演。将MT和重力联合反演的解表达为电阻率和密度的后验概率密度分布,并提取了电阻率和密度的最大后验概率解、均值解和最终迭代解。模型试验表明,参考多种解的表达有助于获得更加接近实际的解,认识解的多解性和不确定性。     

大地电磁人工神经网络反演

为提高大地电磁非线性反演的计算效率和精度,将人工神经网络引入大地电磁数据反演。神经网络输入为已知地电模型的视电阻率数组,输出为地电模型参数。采用BP算法(back propagation algorithm)进行学习训练,通过信息正向传播和误差反向传播,迭代计算得出神经网络连接权值的最优值;再将训练好的神经网络对未知模型的视电阻率进行反演。对2层和3层大地电磁模型分别建立神经网络并测试反演,研究结果表明:该反演方法能实时准确地逼近真实模型,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于模拟退火算法的大地电磁和地震数据贝叶斯联合反演

基于模拟退火算法实现了大地电磁和地震数据贝叶斯同步联合反演。贝叶斯反演是反演领域的研究热点。目前,虽已有其他方法之间的贝叶斯联合反演文献发表,但鲜见大地电磁和地震数据贝叶斯联合反演文献。充分考虑数据噪音不确定性的影响,将联合反演的解表达为后验概率密度分布,并提取了电阻率和速度的最大后验概率解、均值解和最终迭代解。     

二维直流电阻率与音频大地电磁自适应渐进联合反演

开展了非结构化三角网格条件下的二维直流电阻率与音频大地电磁自适应渐进正则化联合反演研究。通过研发以模型灵敏度信息为依据的反演网格自适应优化技术,构建由粗网格到细网格逐步反演的自适应渐进反演策略,减少了反问题对稳定因子的依赖,进而降低了正则化因子搜索的计算量;通过最小二乘算法求解非结构化三角网格的模型粗糙度,构建了非结构化网格条件下的最小结构稳定因子;采用高斯-牛顿法优化求解正则化反演目标函数,通过双共轭梯度稳定算法求解高斯-牛顿方程,确保反演稳定性,同时有效减少了反问题对内存的需求。理论模型与实测数据的联合反演试算表明,直流电阻率与音频大地电磁数据联合反演能够有效减少反演多解性,提高反演效果,实现音频大地电磁静态效应异常体的直接反演。     

基于四元数的彩色人脸检测

针对彩色图像提出基于四元数的人脸检测算法,从数学上解决传统方法将肤色检测与人脸最后确定分开进行而导致检测率较低、程序复杂度高的弱点,将人脸肤色信息与反映轮廓形状的灰度信息进行融合同时作计算处理,提高了检测速度,且增强了算法的鲁棒性.首先简单概述作者提出的检测系统,然后按算法流程分块说明系统每部分的主要内容,其中包括:定义于实数域的广义瑞利商以及Fisher鉴别分析法在四元数体上的推广;基于四元数的Fisher鉴别分析法在人脸检测中的应用原理;彩色人脸样本集的收集与预处理;彩色非人脸样本的收集及其分类的原因和分类原理;多尺度检测中的融合问题;多组检测结果的综合判断问题.数学上严密的推导表明,基于四元数的检测算法合理可行,满足实时性要求.大量实验测试结果显示,此算法快速有效,具有较强的鲁棒性.     

利用m序列技术检测诱发电位的快速算法

伪随机序列技术是通过加大刺激密度而提高检测信噪比、加快检测速度的一项诱发电位检测技术，具有潜在应用前景。然而当序列较长时，这项技术的计算量剧增，使实时检测成为困难。本文结合ｍ序列及Ｗａｌｓｈ函数的性质，推导出Ｍ矩阵与Ｗ矩阵的等价关系，并利用快速Ｗａｌｓｈ变换来实现ｍ序列的解卷积。求解诱发电位的运算量由原来的Ｌ２数量级减少到Ｌｌｏｇ２Ｌ数量级，使诱发电位实时快速检测成为可能。     

多处理器DSP系统中的同步算法

描述了基于SHARC的实时多处理器DSP系统中的同步问题，针对SHARC芯片上串口的特点，给出了一套切实可行的同步方法，对同步算法进行了讨论，并给出了实现过程。     

一种非均匀包对序列带宽测量方法

在分析现行带宽测量算法的基础上，设计了一种新的包对带宽测量算法，并从理论上加以证明，针对带宽测量中普遍出现的瓶颈拥塞现象，提出了一种非均匀包对序列带宽测量方法，首先设置基本的包对发送后退时间，再根据带宽估测结果的变化动态地调整后退时间，使得包对序列能有效地适应网络运行状态的变化，所得到的估测序列结果更接近实际的瓶颈带宽，其具体实施验证了它的有效性。     

一种识别最小冲突集的实用方法

应用Ｒｅｉｔｅｒ提出的基于第一原理的诊断方法解决连续系统多故障诊断问题的难点是有效地识别最小冲突集合组。文章针对工业过程控制系统的特点,提出一种实用算法。首先根据系统的结构和传感器分布等不变知识,离线识别最小冲突集候选;然后根据测量数据,使用约束悬挂和约束传播技术,在线确定最小冲突集合组。算法是完备的,且大大节省时间资源,便于实时故障诊断     

基于红外线列扫描成像原理的数据处理新方法

根据红外线列扫描成像特点,引入流水控制方式,提出了一种图像数据处理新方法——按列处理方法,以减少系统总的运算时间,提高其实时性能。给出了该方法在DSP数字处理机上的程序实现结果。     

最优控制论及其在油藏参数估值中的应用与实践

本文在H,W.Cllen及G.Chavent利用最优化理论研究油气藏生产动态拟合的基础上,通过对伴随函数空间的研究,将辨识理论由单重介质系统扩展至双重介质系统,并针对原方法多解,迭代中易发生逸出、振荡、仅收敛于局部极小等困难,重点研究和探讨了改善问题的适定性和加速算法的收敛性问题。应用改进的方法,我们对“假想油藏模型”及实际油气田进行动态拟合及参数识别,均取得较好的结果,说明方法是可信的。     

基于地址分配算法压缩路由表

提出一种基于概率的启发式算法对节点地址进行重新编号,该算法可以使得到达一些连续地址的下一跳尽可能的相同,进而再对这些连续地址进行压缩以达到简化路由表的目的.我们利用真实的网络拓扑进行仿真,实验结果表明在维持最短路径路由的前提下,仍然可以压缩到完整路由表的24%,利用这种方法可以极大的简化路由表,以提高网络仿真的规模.     

基于车道的城市道路仿真数据模型

从满足城市道路仿真需求的角度分析了数据建模的特点,提出了一种能够较真实反映路面的平面剖分方法,结合车道数据模型,能够准确地描述车道的属性信息。该模型突破了传统平面道路描述的局限,能够描述道路系统的非平面部分。将实际道路网络分为多个道路等级,实现不同层次道路网络信息的互操作,为整个道路仿真系统数据库的建立提供了理论基础。同时也可实现基于低层次道路网络生成高层次网络拓扑的算法,为真实反映道路交通状况提供了可能。     

实时图象分析与理解的复制数据ROF算法

本文提出一种实时图象分析与处理的复制数据ＲＯＦ算法．该算法能够有效地组合操作并行与数据并行处理，并用ＲＯＦ滤波在数据结构分离的ｃｏｐｉｅｓ上同时实现．利用此算法进行实时图象分析与理解与并行算法相比获得的加速是惊人的，从根本上改变了传统的图象分析与理解方式．