基于区域地质图与数字高程模型的地层埋深预测方法及应用

1

作者 徐思煌 肖键波 +1 位作者 王通 王诗琪 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期289-295,共7页

对于页岩气、水溶气等非常规天然气资源早期选区评价,往往因为缺乏地震资料导致难以依赖地震构造解释获得目的层的埋深,故借助其他非地震资料有效预测目的层区域性埋深具有重要意义。区域地质图与数字高程模型(DEM)都是广泛覆盖且容易... 对于页岩气、水溶气等非常规天然气资源早期选区评价,往往因为缺乏地震资料导致难以依赖地震构造解释获得目的层的埋深,故借助其他非地震资料有效预测目的层区域性埋深具有重要意义。区域地质图与数字高程模型(DEM)都是广泛覆盖且容易获取的基础性资料。利用区域地质图蕴含的地层产状、地下构造起伏趋势、地层埋深和地表出露地层年代的关系等信息,再叠合DEM地表高程,建立了一种有效预测目的层构造高度和埋深的新方法。利用四川盆地及周缘地区36幅1∶20万区域地质图和美国航空航天局(NASA)数字高程模型资料,预测了该区下志留统龙马溪组底界埋深,据此编制的龙马溪组底界埋深等值线图为该区页岩气保存条件评价提供了重要参数。该方法不仅可为页岩气早期选区评价提供有效支撑,还可应用于深部高压含水层中水溶气的资源评价、深部咸含水层CO_(2)地质封存的构造优选。 展开更多

关键词 海相地层 埋深预测 区域地质图 数字高程模型 龙马溪组 页岩气 四川盆地

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灰色自记忆模型及其在新疆和田地下水埋深预测中的应用 被引量：19

2

作者 沈冰 刘敏 黄领梅 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第11期223-226,共4页

运用灰色微分方程与自记忆原理相结合的方法,建立了地下水埋深预测的灰色自记忆模型,并以新疆和田市地下水长期观测井GW9为例进行了埋深模拟和预测。结果表明,该模型具有较高的模拟及预测精度,且简洁实用。

关键词 灰色微分方程 自记忆原理 地下水埋深预测 新疆和田

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基于灰色残差模型的灌区地下水最小埋深预测 被引量：9

3

作者 杨建飞 刘俊民 陈琳 《人民黄河》 CAS 北大核心 2011年第7期101-102,105,共3页

建立灰色GM(1,1)主模型,然后进行残差修正,从而形成灰色残差模型,并对宝鸡峡灌区周城—苏坊洼地地下水最小埋深进行了预测。结果表明:根据前12 a观测数据建立模型,预测的第13 a地下水最小埋深为3.64 m,与实际值相比较,相对误差为4.21%;... 建立灰色GM(1,1)主模型,然后进行残差修正,从而形成灰色残差模型,并对宝鸡峡灌区周城—苏坊洼地地下水最小埋深进行了预测。结果表明:根据前12 a观测数据建立模型,预测的第13 a地下水最小埋深为3.64 m,与实际值相比较,相对误差为4.21%;与单一采用灰色模型GM(1,1)相比,灰色残差模型克服了因数据序列不稳定而带来的误差,可提高灌区地下水最小埋深预测精度。 展开更多

关键词 地下水动态 GM(1 1)模型 残差GM(1 1)模型 最小埋深预测 宝鸡峡灌区

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RBF网络在西安渭滨地下水位埋深预测中的应用 被引量：9

4

作者 董艳慧 周维博 +1 位作者 卜卿 闫少芳 《节水灌溉》 北大核心 2012年第12期66-69,共4页

基于径向基(RBF)神经网络建模,对西安市渭滨地下水水源地的地下水位埋深进行了模拟和预测。将降雨、径流和人工开采量作为输入变量,对研究区域内的潜水和承压水位埋深分别进行预测。1984-2001年的数据用于径向基网络模型训练,2002-2005... 基于径向基(RBF)神经网络建模,对西安市渭滨地下水水源地的地下水位埋深进行了模拟和预测。将降雨、径流和人工开采量作为输入变量,对研究区域内的潜水和承压水位埋深分别进行预测。1984-2001年的数据用于径向基网络模型训练,2002-2005年的数据用于模型的验证,最后对2006-2023年共18年的地下水位埋深进行预测。结果表明,径向基神经网络模型对20年左右的数据序列有较好的预测效果,且根据降雨、径流和开采量,能较准确的预测地下水位埋深。 展开更多

关键词 径向基 地下水位埋深预测 潜水 承压水 降雨 径流 开采量

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自回归模型在井水埋深预测中的应用及改进 被引量：4

5

作者 王从陆 尹长林 李石林 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2005年第6期20-23,共4页

用时间序列分析方法建立井水埋深的预测模型时,首先采用差分的方法把季节性时间序列变成平稳时间序列,在此基础上,再用动态数据系统方法的传统F检验定阶法进行分析。由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适... 用时间序列分析方法建立井水埋深的预测模型时,首先采用差分的方法把季节性时间序列变成平稳时间序列,在此基础上,再用动态数据系统方法的传统F检验定阶法进行分析。由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适的预测模型。笔者在用自回归模型建立井水预测模型的基础上,采用了一种改进的建模方法,提高了预测精度,并用实例进行了验证。 展开更多

关键词 井水埋深预测 时间序列分析方法 自回归模型 AR模型 变形预测模型 F检验定阶法 矿井

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BP神经网络在渭北旱塬区地下水埋深预测中的应用 被引量：8

6

作者 董起广 周维博 +3 位作者 刘雷 云涛 张向飞 刘小学 《水资源与水工程学报》 2012年第4期112-114,118,共4页

地下水埋深变化是地下水动态变化的主要特征之一。本文选取了渭北旱塬区两个具有典型性的观测井点,利用已有的2000年-2010年埋深数据以BP神经网络的方法对地下水埋深进行模拟和预测。结果表明:预测值与实测值拟合较好。故该方法可应用... 地下水埋深变化是地下水动态变化的主要特征之一。本文选取了渭北旱塬区两个具有典型性的观测井点,利用已有的2000年-2010年埋深数据以BP神经网络的方法对地下水埋深进行模拟和预测。结果表明:预测值与实测值拟合较好。故该方法可应用于地下水动态的预测。 展开更多

关键词 BP神经网络 地下水埋深预测 地下水动态变化 渭北旱塬区

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基于集对分析和GA-BP神经网络的地下水埋深预测研究 被引量：8

7

作者 陈笑 胡宏祥 +2 位作者 戚王月 周婷 夏萍 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 2019年第4期57-64,共8页

针对地下水位与其影响因素之间存在非线性映射关系的特点,提出了基于SPA方法筛选地下水埋深时空自变量、再基于遗传算法优化BP神经网络进行地下水埋深预测的SPA-GA-BPNN模型。将该模型应用于安徽省蒙城县地下水埋深的预测中,并与全变量... 针对地下水位与其影响因素之间存在非线性映射关系的特点,提出了基于SPA方法筛选地下水埋深时空自变量、再基于遗传算法优化BP神经网络进行地下水埋深预测的SPA-GA-BPNN模型。将该模型应用于安徽省蒙城县地下水埋深的预测中,并与全变量-LR、全变量-BPNN、全变量-GA-BPNN、SPA-LR和SPA-BPNN共5种模型进行对比。结果表明:SPA-GA-BPNN模型预测误差的MPAE值为0.088,MSE值为0.068,NSE值为0.848,误差指标均优于5种对比模型,在泛化性和稳定性方面也有显著优势。基于SPA方法筛选自变量,避免了自变量选取的主观性,且在理论上优于相关系数法,同时,遗传算法对神经网络的预测性能起到了显著的改进作用,可为地下水埋深变化过程的影响因素识别及预测提供可靠、有效的参考依据。 展开更多

关键词 集对分析 联系数 BP神经网络 遗传算法 地下水埋深预测

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改进GA-BP模型在地下水位埋深预测中的应用 被引量：8

8

作者 杜云皓 仇锦先 冯绍元 《节水灌溉》 北大核心 2017年第9期81-84,共4页

地下水位埋深预测是有效实施节水措施、合理控制地下水位的前提与保证。鉴于地下水位埋深与引水量、降水量、蒸发量、排水量、地下水开采量等因素之间存在复杂的非线性关系,提出了基于改进遗传算法的BP神经网络模型用于地下水位埋深预测... 地下水位埋深预测是有效实施节水措施、合理控制地下水位的前提与保证。鉴于地下水位埋深与引水量、降水量、蒸发量、排水量、地下水开采量等因素之间存在复杂的非线性关系,提出了基于改进遗传算法的BP神经网络模型用于地下水位埋深预测,弥补了BP神经网络本身易陷入局部最优值的缺陷;同时在遗传算法中改进了自适应交叉、变异概率算法,提高了神经网络的逼近能力和预测精度,并采用了Matlab软件实现了BP神经网络编程。通过不同模型在河套灌区解放闸灌域2000-2013年地下水位埋深模拟与预测,结果表明改进遗传算法优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度和收敛速度,在其他地区地下水位埋深预测中也具有较好的适应性。 展开更多

关键词 地下水位埋深预测 改进遗传算法 BP神经网络 解放闸灌域

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基于改进人工蜂群算法的地下水埋深预测研究 被引量：9

9

作者 朱洪生 王继华 陈新 《人民黄河》 CAS 北大核心 2020年第3期50-54,共5页

为了改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型在地下水埋深预测中的应用,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,并优化初始蜜源位置,提出了基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型,并利用安阳市某观测站的降水量、蒸发量、河道流量、灌溉渗... 为了改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型在地下水埋深预测中的应用,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,并优化初始蜜源位置,提出了基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型,并利用安阳市某观测站的降水量、蒸发量、河道流量、灌溉渗漏量和人工开采量5个相关影响因子的数据,对该方法进行了应用。为了验证模型的优劣性,与单一的BP神经网络模型、RBF神经网络模型、基于蚁群算法的RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法的RBF神经网络模型的预测结果进行了比较,结果表明:基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快、预测结果误差最小。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 径向基函数神经网络 高斯变异 地下水埋深预测

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基于CEEMD-RF模型的渣土边坡地下水埋深预测 被引量：3

10

作者 付智勇 陈文强 +2 位作者 唐伟雄 龙晶晶 曾江波 《人民长江》 北大核心 2020年第1期141-148,共8页

地下水是影响渣土边坡稳定性的关键因素之一,地下水埋深预测对分析渣土边坡稳定性具有重要意义。考虑渣土边坡地下水水位的高度非平稳和非线性特点,提出了一种基于相空间重构的互补集合经验模态分解-随机森林(CEEMD-RF)的地下水埋深预... 地下水是影响渣土边坡稳定性的关键因素之一,地下水埋深预测对分析渣土边坡稳定性具有重要意义。考虑渣土边坡地下水水位的高度非平稳和非线性特点,提出了一种基于相空间重构的互补集合经验模态分解-随机森林(CEEMD-RF)的地下水埋深预测模型。以广州市某渣土边坡SW2水文观测孔为例,将基于相空间重构的CEEMD-RF模型应用于该渣土边坡的地下水埋深预测,并与相空间重构的RF模型预测结果进行对比分析。结果表明:利用CEEMD-RF模型对地下水埋深预测的拟合优度为0.997,均方根误差为0.03 m,优于相空间重构的RF模型预测结果;基于相空间重构的CEEMD-RF模型预测的地下水埋深序列能很好地反映地下水埋深的尖变点。 展开更多

关键词 地下水埋深预测 渣土边坡 相空间重构 CEEMD-RF

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基于BiLSTM-NFC的地下水埋深预测方法研究 被引量：3

11

作者 刘鑫 韩宇平 +1 位作者 刘中培 黄会平 《人民黄河》 CAS 北大核心 2021年第6期80-85,97,共7页

为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应矩估计优化函数(Adam),耦合双曲正切(Tanh)、软最大逻辑回归(Softmax)和线性整流单元(ReLU)3个激活函数,... 为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应矩估计优化函数(Adam),耦合双曲正切(Tanh)、软最大逻辑回归(Softmax)和线性整流单元(ReLU)3个激活函数,且将学习率设置为动态的,以黄河下游人民胜利渠灌区1993—2018年的地下水埋深预测为例,将BiLSTM-NFC与BiLSTM、长短时记忆循环神经网络(LSTM)及LSTM-NFC的预测结果进行对比分析。结果表明:双向网络的性能优于单向网络,NFC可以防止过拟合,还能明显降低模型的均方误差(MSE);与BiLSTM、LSTM-NFC和LSTM相比,BiLSTM-NFC的学习能力、稳定性、可靠性及泛化能力最强;BiLSTM-NFC在测试集上的准确率(Acc)可以达到100%,最接近无偏估计,MSE比LSTM的减小96.60%,平均相对误差(MRE)减小85.63%,相关系数(r)增大34.81%;模型在图形处理单元(GPU)上比在中央处理单元(CPU)上训练时间明显缩短,合理设置多种激活函数可以解决单一激活函数的弊端;使用BiLSTM-NFC可以准确地预测地下水埋深的变化情况。 展开更多

关键词 地下水埋深预测 双向长短时记忆循环神经网络 非全连接神经网络 深度学习模型 自适应矩估计优化函数 耦合激活函数 动态学习率

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基于CEEMD-BP耦合模型的灌区地下水埋深预测 被引量：1

12

作者 王燕鹏 穆玉珠 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第7期198-201,208,共5页

为了科学预测人民胜利渠灌区地下水埋深,促进灌区水资源的可持续利用,针对灌区地下水埋深具有非线性、非平稳性与预测精度低的特征,基于CEEMD具有非平稳信号平稳化的能力和BP神经网络较强的非线性和不确定性映射能力与预测效果,构建了基... 为了科学预测人民胜利渠灌区地下水埋深,促进灌区水资源的可持续利用,针对灌区地下水埋深具有非线性、非平稳性与预测精度低的特征,基于CEEMD具有非平稳信号平稳化的能力和BP神经网络较强的非线性和不确定性映射能力与预测效果,构建了基于CEEMD-BP的灌区地下水埋深预测耦合模型。将该模型应用于人民胜利渠灌区地下水埋深预测中,结果表明:CEEMD-BP耦合模型和其他模型相比具有较好的预测效果,平均相对误差为4.7%,纳什系数为0.96,预测精度更高。综合上可知,模型预测精度高,为灌区地下水埋深提供了一种有效的预测方法。 展开更多

关键词 CEEMD BP网络 地下水埋深预测 人民胜利渠灌区

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灰色BP神经网络模型在民勤盆地地下水埋深动态预测中的应用 被引量：8

13

作者 杨婷 魏晓妹 +1 位作者 胡国杰 许义和 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期204-208,共5页

先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分... 先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分别为0.45%,0.93%,0.62%,均小于1%,符合精度要求。相比GM（1,1）模型,组合模型预测的相对误差整体上较小;相比BP模型,64号井组合模型预测的1998~2001年地下水埋深平均绝对误差从0.32m减少为0.07m,精度显著提高。结果表明：组合模型综合考虑了地下水埋深序列的确定性和不确定性变化,具有更高的预测精度,适合于短期预报。 展开更多

关键词 GM(1 1)模型 灰色BP网络模型 地下水埋深预测 民勤盆地

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渭北旱塬区典型测井地下水埋深的灰色预测研究 被引量：6

14

作者 刘雷 周维博 +1 位作者 云涛 张向飞 《水资源与水工程学报》 2012年第3期135-137,共3页

地下水埋深变化是地下水系统动态变化最主要的表现形式之一,通过预测地下水埋深分析地下水系统未来演变趋势,对合理开发、持续利用地下水资源有着重要的现实意义。本文选取2000-2010年渭北旱塬区的两个典型监测井的地下水埋深数据,用灰... 地下水埋深变化是地下水系统动态变化最主要的表现形式之一,通过预测地下水埋深分析地下水系统未来演变趋势,对合理开发、持续利用地下水资源有着重要的现实意义。本文选取2000-2010年渭北旱塬区的两个典型监测井的地下水埋深数据,用灰色GM(1,1)理论建立预测模型,并对该监测井的地下水埋深进行短期预测。经检验,该模型具有较高的预测精度,说明采用灰色理论预测渭北旱塬区监测井地下水埋深的方法可行。 展开更多

关键词 典型测井 地下水埋深预测 灰色GM(1 1)模型 渭北旱塬区

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三江平原地下水埋深灰色自记忆预测模型 被引量：1

15

作者 吕萍 刘东 赵菲菲 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期239-242,共4页

地下水资源是支撑区域粮食生产的重要基础资源。针对三江平原水田面积迅速增加、地下水水位持续下降问题,以建三江分局七星农场为例,依据1997-2007年地下水埋深监测资料,运用灰色微分方程与自记忆原理构建地下水埋深灰色自记忆预测模型... 地下水资源是支撑区域粮食生产的重要基础资源。针对三江平原水田面积迅速增加、地下水水位持续下降问题,以建三江分局七星农场为例,依据1997-2007年地下水埋深监测资料,运用灰色微分方程与自记忆原理构建地下水埋深灰色自记忆预测模型。结果表明:该模型简洁实用,精度较高,当地未来地下水水位具有持续下降趋势。研究成果揭示了当地地下水埋深的时间变化规律,为七星农场乃至三江平原地下水资源可持续开发利用提供依据。 展开更多

关键词 三江平原 地下水埋深预测 灰色微分方程 自记忆

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