基于马蒙算法地质统计学反演的缝洞储集体预测

一第３９卷第６期物一探一与一化一探

Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．６一一２０１５年１２月

ＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬ＆ＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮ

Ｄｅｃ．，２０１５一

ｄｏｉ：１０．１１７２０／ｗｔｙｈｔ．２０１５．６．１９韩东，胡向阳，邬兴威，等．基于马蒙算法地质统计学反演的缝洞储集体预测［Ｊ］．物探与化探，２０１５，３９（６）：１２１１－１２１６．ｈｔｔｐ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１１７２０／ｗｔｙｈｔ．２０１５．６．１９

ＨａｎＤ，ＨｕＸＹ，ＷｕＸＷ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｒａｃｔｕｒｅ?ｃａｖｉｔｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓｂｙｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎａｎｄＭｏｎｔｅ?Ｃａｒｌｏａｌ?ｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｅＴａｈｅｏｉｌｆｅｉｌｄ［Ｊ］．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌａｎｄＧｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，２０１５，３９（６）：１２１１－１２１６．ｈｔｔｐ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１１７２０／ｗｔｙｈｔ．２０１５．６．１９

基于马蒙算法地质统计学反演的缝洞储集体预测

韩东１，胡向阳１，邬兴威１，刘坤岩１，司朝年１，付鑫２，贾志坤３

（１．中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院，北京一１０００８３；２．中国石油集团公司长城钻探测井公司，辽宁盘锦一１２４０１０；３．中化石油勘探开发有限公司，北京一１０００３１）

摘要：塔河油田缝洞储集体空间非均质性强，基于地震资料的确定性预测方法表征缝洞储集体时存在多解性三采用一种基于马蒙算法的地质统计学反演方法实现了缝洞储集体的定量预测并作出不确定性评价三首先从地质二地球物理角度获取目标区储集体发育的先验信息，再进行地质统计学参数的实验调试，最终利用地质统计学反演获得储集体岩相类型结果及波阻抗结果的多个实现，并对预测结果作出不确定性评价三该方法提供了一种地震数据主导的缝洞储集体定量预测手段，能够较好地解决溶洞储集体纵向深度归位二地震预测成果不确定评价问题，对于该类油藏的地质建模表征具有指导意义三

关键词：缝洞型油藏；储集体预测；马蒙算法；地质统计学反演；不确定性评价

中图分类号：Ｐ６３１．４一一一文献标识码：Ａ一一一文章编号：１０００－８９１８（２０１５）０６－１２１１－０６

一一收稿日期：２０１５?０３?２３；修回日期：２０１５?０９?２１

一一基金项目：国家科技重大专项课题 缝洞型碳酸盐岩油藏三维地质建模技术 （２０１１ＺＸ０５０１４－００２）

一一塔河油田中下奥陶地层（以Ｔ４７区域不整合面为顶界面）为典型的缝洞型油藏，多种储集体类型共存，且形态尺度差异大，空间非均质性强三独立二缺乏连续性是该类储集体非均质性的主要特征三如何有效预测该类油藏储集体展布是制约其开发效果的关键因素三

由于油藏储集体的强分均质性，传统碎屑岩中常用的 相控 与 层控 地质建模储集体预测方法在该类油藏已不再适用三依赖于地震资料的储层预测已成为该类油藏缝洞型储集体预测与表征的重要手段，因此前人在塔河地区的缝洞储集体预测方面做了大量的探索工作，并取得显著效果三王世星二曹鉴华等［１－２］从能量二波形结构等原始地震属性角度得到的储集体预测成果为现场生产提供了有效支撑三胡向阳二侯加根二刘钰铭［３－７］等则依靠地质建模技术，创新性地将地质二地震二测井等多尺度数据整合，实现了不同缝洞储集体的的单独刻画及物性模拟，在油藏规模上定量评价了缝洞储集体空间非均质性［８］三但目前对于缝洞型储集体的预测表征仍存在不少问题，例如地质建模类预测方法中的多点地质统计学算法并不适用于塔河地区非河道储集体

的预测［９］，而地震响应的放大作用导致的大尺度溶洞储集体的深度归位问题［１０］，以及地震预测成果本身带来的不确定性问题也缺少深入研究三

本次研究利用一种基于马尔科夫链 蒙特卡洛算法（ＭＣＭＣ）的地质统计学反演方法（以下简称ＭＣ地质统计学反演），实现了塔河油田某区缝洞储集体的定量预测三该方法融入了对于储集体发育规律的地质认识，并融合不同尺度数据，获得多个反映目标区缝洞储集体发育规律的等概率实现结果［１１］三由于反演本身以反映地震信息为主，在多次反演结果的基础上可对储集体预测结果的不确定性进行评

价，这为缝洞储集体的定量预测提供了一种切实可行的方法三

１一ＭＣ地质统计学反演基本原理

地震反演技术，简单而言可认为是将常规地震资料的界面型反射剖面转化为岩性地层剖面的过程三反演最终结果是反映岩石弹性信息的波阻抗数据体三ＭＣ地质统计学反演则是在常规地震反演技术的基础上，加入地质二测井二物探等反映储集体发育规律的先验信息，再以统计学方法为手段，通过反

物一探一与一化一探３９卷一

演算法的耦合，获得同时满足地震数据与输入先验信息的一种地震储集体预测方法三其本质上属于反演而非 模拟 ，是一种地震约束的油藏属性建模方法，因此更加忠实于地震数据，反演结果在提供更高垂向分辨率的同时，井间充分利用地震数据的横向信息，目前多用于油藏开发中后期的储集体表征工作中三由于地质统计学反演方法在纵向上有更高的分辨率，缝洞储集体预测结果将更好地匹配于钻井资料解释结论，这也为研究区发育较大尺度的溶洞储集体纵向归位奠定理论基础

三

图１一ＭＣ地质统计学反演基本原理

一一ＭＣ地质统计学反演的核心是贝叶斯判别理论与马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法三贝叶斯判别理论能够根据输入数据（地震二测井）与先验信息，综合其概率密度函数得到储集体发育的后验概率分布函数，即获得多种概率的空间交集（可理解为所求取的储集体空间发育规律）三从理论上讲，贝叶斯推断和分析是比较容易实施的，因为其本质上就是计算后验分布某一函数的高维积分三但是由于最终反演结果的求解是多维度的，贝叶斯推断所获得的后验分布函数的求解就变得异常复杂三

马尔科夫链蒙特卡洛算法（ＭＣＭＣ）则能够解决针对后验概率分布函数的求解问题，它通过模拟的方式对高维积分进行计算，进而使原本异常复杂的高维积分问题迎刃而解［１２］三该方法属于启发式反演算法，其基本思想是通过重复抽样，建议一个平稳分布为所求后验分布的马尔科夫链，得到后验分布的样本，基于这些样本再作各种统计推断［１３］三算法本身仍属于蒙特卡洛方法，其基础是对概率分布的直接模拟三设?为某一空间，ｎ为产生的总样本数，ｍ为链条达到平稳时的样本数，则ＭＣＭＣ的基本思路可以概括为

［１２］

１）构造Ｍａｒｋｏｖ链：构造一条Ｍａｒｋｏｖ链，使其收敛到平稳分布π（ｘ）；

２）产生样本：由?中的某一点ｘ（０）出发，用（１）

中的Ｍａｒｋｏｖ链进行抽样模拟，产生点序列：ｘ（１），ｘ（２）， ，ｘ（ｎ）；

３）蒙特卡洛积分三任一函数ｆ（ｘ）的期望估计

Ｅ［ｆ（ｘ）］＝１

ｎ－ｍeｎ

ｔ＝ｍ＋１

ｆ（ｘ（ｔ））三一一通过该算法抽样之后，ＭＣ地质统计学反演便将传统地质统计学建模与确定性地震反演技术结合

起来，综合地质二地震二测井等信息，获得高于常规地震反演分辨率的储集体预测结果［１４］三由于在反演时直接由原始地震数据参与，而不需以确定性反演结果作为输入条件，因此结果更加尊重原始地震数据，受人为影响减小三

２一ＭＣ地质统计学反演实现流程

２．１一地质资料（先验信息）分析

先验信息包括的种类较多，前期的地质认识二地震解释获得的地层格架二测井分析得到的岩石物理模型及地质统计学参数，都可以作为先验信息来约束反演结果三从井点解释成果来看，缝洞型油藏的

储集体发育主要包括三种类型：溶洞型二溶蚀孔洞型二裂缝型三其中溶洞型储集体在声波时差曲线上的差异较明显，表现为典型的高值（对应于波阻抗值则为低值），溶蚀孔洞型与裂缝型较非储集体声波时差有异常，但幅度较小（波阻抗值较低），与碳酸盐岩基质较难区分三因此，准备先验信息时，需将溶蚀孔洞与裂缝型储集体以及碳酸盐岩基质合并为一类储集体类型，即非溶洞相类型三虽然溶洞与非溶洞相在波阻抗上仍有部分叠置（图２），但叠置部分结果的多解性将在后续不确定性评价中得到体现

三

图２一纵波阻抗对缝洞储集体的区分度示意

２．２一地质统计学模拟参数调试

地质统计学模拟参数测试是对前面地质资料分析得到的认识进行定量化设置，并测试其合理性，最终确定的参数与地震解释层位一样将作为先验信息

用于后续地质统计学反演的过程约束［１５］三需要测

四

２１２１四

一６期韩东等：基于马蒙算法地质统计学反演的缝洞储集体预测

试的参数包括离散岩相信息与连续属性信息两部分三对于离散岩性信息，需要测试不同岩相类型发育比例二变差函数三对于连续属性信息，需要测试不同岩相类型的连续属性（例如波阻抗属性）的概率分布函数和变差函数三具体测试参数如表１所示三

一一对于离散岩相数据，岩性发育比例参数是根据井点解释结论统计获得或者基于对研究区沉积背景的地质认识进行设置三对于连续属性数据，主要分析对应储集体类型在该属性上的概率分布函数，一般需要转换为高斯分布，方便后续模拟过程的采样三变差函数作为控制离散岩相和连续属性纵向以及平面展布范围的参数，则需单独调试三

表１一地质统计学模拟参数调试分类

岩相类型离散数据连续数据

储集体储集体类型１

储集体类型２

?

岩性发育比例二变差函数概率分布函数二变差函数

岩性发育比例二变差函数概率分布函数二变差函数

??

非储集体非储集体岩性发育比例二变差函数概率分布函数二变差函数

一一图３是根据确定后地质统计学参数模拟产生的岩相类型切片三由于地质统计学模拟产生的结果是在没有地震参与情况下获得的，其反映出的溶洞储集体展布模式与前期地质认识相符（除少数河流成因溶洞外，溶洞分布多呈离散状，平面连续性差），说明设置参数是合适的三需要说明的是，这里的模拟参数在反演过程中只起到一个软约束的作用，但能够保证最终反演结果在储集体展布上的合理性［１６］三

图３一地质统计学模拟得到的岩相数据体切片（奥陶系不整合面Ｔ４７以下２０ｍｓ）

２．３一ＭＣ地质统计学反演

在确定地质统计学模拟参数之后，加入提取的地震子波，以及地震数据，即可进行ＭＣ地质统计学反演工作三在反演时可以通过地震信噪比参数控制地震数据对最终反演结果的贡献程度三信噪比参数是描述地震数据体噪声相对值的物理量，可以参考井震标定以及常规约束稀疏脉冲反演方法获得的地震数据的信噪比信息来进行参数设置三由于反演过程中通过地质统计学参数加入了测井成果以及地质分析获得的先验信息，因此反演结果分辨率得到很大提高三

３一实例分析

３．１一缝洞储集体预测结果

通过对塔河油田某区的地质资料分析，确定了不同类型岩相发育比例及地质统计学参数三通过ＭＣ地质统计学反演获得多个等概率的反演实现三图４是得到的一个实现结果，分别是反演得到的波阻抗及岩相结果三可以看出二者本身具有较好的吻合性：波阻抗值低的部分主要为尺度较大二物性较好的溶洞型储集体；而对于非溶洞储集体部分，波阻抗值的差异则反映出物性存在差异，即波阻抗值较高的部分为孔洞 裂缝型储集体，波阻抗值最高的部分则为致密碳酸盐岩基质三但是这种对应关系并不是确定的，原因有两个方面：一是反演过程中加入了地质统计先验信息，结果中的高频信息包含一定的随机性三二是反演的岩相类型存在波阻抗值域上的叠置，因此对于中间值域的波阻抗在反映岩性信息时也具有不确定性三

由于反演所获得的溶洞储集体厚度明显低于地震可识别厚度，所以预测溶洞的纵向归位是否准确仍需验证三对此，可制作简化的溶洞发育模型通过正演手段来进行对比说明三图５所示为模拟Ｔ４７不整合面以下不同深度段的溶洞模型正演所获得的地震响应波形三由于研究区地震可识别溶洞储集体规模多在５ １５ｍ，远远小于地震波长的四分之一（约５０ｍ），地震反射波形难以区分溶洞顶底界，且溶洞顶底反射波形相干涉，使得溶洞主要落在波谷 波峰零相位处三但当溶洞距离不整合面距离较近时，溶洞反射将与不整合面反射相叠加，致使不整合面处振幅能量减弱，或产生复波三对比反演波阻抗剖面：溶洞发育段（波阻抗低值处）主要对应于地震反

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物一探一与一化一探３９卷一

射波谷至波峰反射的零相位以及不整合面附近复波处，这与溶洞模型正演结果相一致，说明反演结果对于溶洞型储集体的纵向归位是相对可靠的三

同时，反演岩相结果与地质统计学模拟岩相结果的差异将体现地震数据在反演运算中所起的作

用三从反演得到的岩相数据体地层切片来看（图６ａ），预测溶洞范围与地震均方根振幅属性（图６ｂ）

显示的地震强能量反射位置相一致，反映出研究区类 串珠状 反射为溶洞储集体发育优势区带三且溶洞储集体在北西 南东向呈条带状展布，

结合塔

图４一ＭＣ地质统计学反演得到的波阻抗数据体（上）与岩相数据体连井剖面（下

）

溶洞高度为１０ｍ，从左至右距离不整合面距离依次为１０二１５二２５二３０二４０二４５二５５二６５ｍ

图５一

距离不整合面不同深度溶洞的正演响应

ａ 反演得到的岩相数据体地层切片；ｂ 地震均方根振幅属性

图６一地质统计学反演岩相数据体切片（奥陶系不整合面Ｔ４７以下２０ｍｓ）

四

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一６期韩东等：基于马蒙算法地质统计学反演的缝洞储集体预测河地区岩溶发育模式［１７－２０］认为该深度段为古岩溶水平潜流带的地下暗河沉积发育，因此连通性较好三从Ｔ６１５井钻井取芯来看，暗河沉积溶洞存在异地砂泥质沉积物充填现象，因此产能会受此影响三除暗河沉积溶洞外，孤立离散状分布也是该区溶洞发育的显著特点三

一一由于声波速度主控的波阻抗参数在一定程度上反映了储集体的综合物性信息［２１］，可根据波阻抗与

孔隙度的协同关系，将波阻抗数据体转换为反映缝洞储集体等效孔隙度数据体，在此基础上可对研究区物性作出定量评价三

３．２一结果不确定性评价ＭＣ地质统计学反演的中低频信息来源于地震

资料，高频信息来源于测井资料以及地质分析获得的先验信息，因此最终反演结果具有统计学上的不确定性三同时溶洞与非溶洞岩相类型在波阻抗值域上的部分叠置，也使得相同波阻抗值对应的储集体类型并不唯一三这也是在追求储集体预测高分辨率

与高精度效果时必须面临的问题三尤其是对于缝洞型这类对地震预测成果依赖性很强的油藏类型来说，地震资料及预测成果的不确定评价尤其重要三

地质统计学理论的优势便在于可以对预测成果进行多次等概率实现三结合研究区ＭＣ地质统计学反演的多次实现结果，利用概率分析工具得到了溶洞储集体发育概率体以及岩相极大似然体，如图７所示三概率体代表多次实现中同一储集体出现的概率，极大似然体则代表统计学上储集体最可能出现的情况三从评价结果来看，溶洞发育主要集中在强波谷 强波峰转换的零相位处，另外在地震反射能量较强 中等的部位，仍有溶洞发育的可能性，但溶洞规模相比强反射区要小，利用地震资料刻画的难度加大三

通过不确定性评价分析，将储集体预测结果以概率体的形式进行应用，能够弥补确定性反演结果对于地震解释结果多解性的掩盖，对缝洞储集体的地质表征研究具有更科学的指导意义

三

图７一ＭＣ地质统计学反演结果的储集体概率发育体剖面（上）及极大似然体剖面（下）

４一结论

１）ＭＣ地质统计学反演是一种将地震反演与地

质建模技术相结合的新型反演方法，通过贝叶斯判别理论与马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法实现了地震数据驱动下的精细波阻抗反演，在提高纵向储集体分辨能力的同时能够得到溶洞储集体纵向发育的相对位置，同时为缝洞储集体的物性评价提供约束条件三

２）反演结果的多次实现可为缝洞储集体地震

预测成果的多解性提供一种有效分析手段三通过对

反演多次实现结果进行不确定性分析，得到缝洞储集体发育的概率体，实现地震预测结果不确定性的定量评价，更好地用于后期缝洞型油藏地质建模表征研究三参考文献：

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Ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｒａｃｔｕｒｅ?ｃａｖｉｔｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓｂｙｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎ

ｂａｓｅｄｏｎＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎａｎｄＭｏｎｔｅ?ＣａｒｌｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｅＴａｈｅｏｉｌｆｅｉｌｄ

ＨＡＮＤｏｎｇ１，ＨＵＸｉａｎｇ?Ｙａｎｇ１，ＷＵＸｉｎｇ?Ｗｅｉ１，ＬＩＵＫｕｎ?Ｙａｎ１，ＳＩＣｈａｏ?Ｎｉａｎ１，ＦＵＸｉｎ２，ＪＩＡＺｈｉ?Ｋｕｎ３（１．ＳＩＮＯＰＥＣＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ＆ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ一１０００８３，Ｃｈｉｎａ；２．ＬｏｇｇｉｎｇＣｏｍｐａｎｙｏｆＰｅｔｒｏＣｈｉｎａＧｒｅａｔＷａｌｌＤｒｉｌｌｉｎｇＣｏｍｐａｎｙ，Ｐａｎｊｉｎ一１２４０１０，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｉｎｏｃｈｅｍＰｅｔｒｏｌｅｕｍＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ＆ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｏ．Ｌｔｄ，Ｂｅｉｊｉｎｇ一１０００３１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｃａｒｂｏｎａｔｅｆｒａｃｔｕｒｅｄ?ｖｕｇｇｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｉｓｖｅｒｙｓｔｒｏｎｇｉｎｔｈｅＴａｈｅｏｉｌｆｅｉｌｄ．Ｉｎｔｅｒｗｅｌｌｒｅｓｅｒｖｏｉｒｐｒｅｄｉｃ?ｔｉｏｎｍａｉｎｌｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｅｉｓｍｉｃｄａｔａ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃｓｅｉｓｍｉｃｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｈａｖｅｍｕｌｔｉ?ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．ＡｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎａｎｄＭｏｎｔｅ?Ｃａｒｌｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｄｏｐｔｅｄｆｏｒｆｒａｃｔｕｒｅｄ?ｖｕｇｇｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｚｏｎｅｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｇｕｌａｒｉｔｙａｎｄｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｗｅｌｌｌｏｇｇｉｎｇａｎｄｓｅｉｓｍｉｃｓｕｒｖｅｙ．Ｔｈｅｎ，ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｓｕｉｔａｂｌｅｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ，ｔｈｅｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｃａｎｂｅｄｏｎｅ，ｙｉｅｌｄｉｎｇｍａｎｙｅｑｕａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｒｅｓｕｌｔｓｏｆｒｅｓｅｒｖｏｉｒｔｙｐｅｖｏｌｕｍｅａｎｄｉｍｐｅｄ?ａｎｃｅｄａｔａｖｏｌｕｍｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｉｎｖｅｒｓｉｏｎｃａｎｂｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｉｓｍｉｃ?ｄｒｉｖｅｎｗａｙｆｏｒｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｆｒａｃｔｕｒｅｄ?ｖｕｇｇｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒ，ｇｉｖｉｎｇｂｅｔｔｅｒｓｏｌｕｔｉｏｎｓｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｃａｖｅｖｅｒｔｉｃａｌｄｅｐｔｈｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｅｉｓｍｉｃｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｉｔｉｓｏｆｇｒｅａｔｇｕｉｄｉｎｇｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｆｒａｃｔｕｒｅｄ?ｖｕｇｇｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｒａｃｔｕｒｅｄ?ｖｕｇｇｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒ；ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎａｎｄＭｏｎｔｅ?Ｃａｒｌｏ；ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎ；ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｖａｌ?ｕａｔｉｏｎ

作者简介：韩东（１９８６－），男，助理工程师，２０１２年毕业于中国石油大学（北京）油气田开发地质专业并获硕士学位，研究方向为油气田开发地质及储层预测三Ｅ?ｍａｉｌ：ｈａｎｄｏｎｇ．ｓｙｋｙ＠ｓｉｎｏｐｅｃ．ｃｏｍ

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吉林大学地探学院地探博士培养方案

吉林大学地球探测科学与技术学院 地球探测与信息技术专业博士研究生培养方案 培养目标 作为国家重点学科, 博士研究生教育必须贯彻党和国家的教育方针, 按照教育要”面向现代化、面向世界、面向未来”的要求, 瞄准国际一流大学, 坚持质量第一, 贯彻理论联系实际的原则, 培养德、智、体全面发展的高层次专门人才。 作为毕业生应掌握本学科坚实宽广的基础理论知识和系统深入的地球探测与信息技术专业的专门知识。具有能独立从事科学研究和教学工作、组织解决实际问题的能力，并在科学和专门技术上取得创造性的成果。 研究方向 本学科的主要研究领域有如下几个方向： 1、应用地球物理； 2、数学地质与综合信息矿产预测评价； 3、应用地球化学； 4、遥感与地理信息系统； 5、资源环境评价与信息处理； 6、地球物理探测仪器。 课程设置及学分要求 1、学位课： （1）马克思主义理论（40学时，2学分） （2）第一外国语（120学时，4学分） （3）基础理论课（下列课程可任选2门） 应用地球物理反演理论 应用地球物理解释理论 非线性物理学 现代信号处理 元素存在态理论 勘查地球化学理论与方法 数量化理论及其在地学中的应用 地质统计学 3S技术及其应用 地球空间信息技术理论与方法 矿产资源评价理论与方法 专家系统原理 （4）专业课（下列课程可任选1~2门） 应用地球物理学专论 应用地球化学专论 综合信息矿产预测 资源环境系统正反演模型方法 国土与环境遥感应用专论

高级人工智能 智能测控系统设计专论 高等地震波成像理论 近代电磁波成像理论 2、选修课：（下列课程可任选1~2门） 地球科学进展 地球探测与信息技术进展 非线性理论在地球物理学中的应用 大陆岩石圈的结构和成分 海洋科学进展 科学可视化算法及系统 近代电磁理论研究 可持续发展的资源与环境基础概论 环境化学地球动力学 区域地球化学调查与评价 地学中的定性数据分析理论 灰色系统理论 近代数值方法理论 近代数值方法理论地学应用专题 地学中的非线性理论 地球环境与地质灾害 大系统理论及应用 科学思维与科技写作 第二外国语； 其它（由博士生导师根据具体情况可申报另行开设其它选修课）。 开题报告与学术活动 为确保学位论文的质量, 指导教师应尽早确定每位博士研究生的选题范围, 并在导师的指导下, 通过阅读文献、学术调研, 提出论文选题范围, 并举行博士学位论文开题报告会。由论文开题报告评议小组做出评议, 评议合格者, 确定论文题目, 制定论文工作计划, 正式进入论文工作阶段。博士生的论文开题报告及制定论文工作计划最迟应在第四学期初完成,开题报告应由专业统一组织公开进行。 博士生在开题报告前, 应完成至少80篇的专业文献阅读, 其中外文文献量不少于二分之一。 论文进行中应按计划由博士生在系或教研中心学术会议上作至少1次阶段报告，汇报论文工作进展情况。要求博士研究生必须在学习期间参加4个以上的本学科或相关学科举行的学术报告或学术讲座（不包括开题报告）。完成以上各环节，可获得2个必修学分。 七、学位论文 博士学位论文是综合衡量博士生培养质量和学术水平的重要标志，应在博士生导师指导下，由博士生独立完成。 博士学位论文应是系统的、完整的学术论文，达到国内或国外重要学术刊物可以接受并发表的水平，或被使用部门采用，有较好的经济或社会效益。 在博士生学习和研究期间，应在国内外核心刊物上发表两篇以上的学术论文。

统计学原理第版在线作业

统计学原理（第2版）_在线作业_4交卷时间：2017-06-0716:13:06 一、单选题 1. (5分) 当相关系数r=0时，表明变量之间（）。 ? A.完全无关 ? B.无线性相关性 ? C.相关程度很小 ? D.完全相关 纠错 得分：5 知识点：8.1相关与回归分析的基本概念,统计学原理（第2版） 展开解析 答案B 解析 2. (5分)

? A.标准差系数 ? B.标准差 ? C.平均差 ? D.全距 纠错 得分：5 知识点：3.3分布离散程度的测度,统计学原理（第2版） 展开解析 答案A 解析 3. (5分) ? A.最大的变量值 ? B.最大的权数 ? C.处于分布数列中间位置的变量 ? D.最常见的数值 纠错 得分：5 知识点：3.1集中趋势指标概述,统计学原理（第2版） 在两个总体的平均数不等的情况下，比较它们的代表性大小，可以采用的标志变异指标是（）。 在分布数列中，众数是（）。

展开解析 答案D 解析 4. (5分) 在回归分析中，估计标准误差起着说明回归直线的代表性大小的作用：（）。? A.估计标准误差大，回归直线代表性大，因而回归直线实用价值也小 ? B.估计标准误差小，回归直线代表性小，因而回归直线实用价值也小 ? C.估计标准误差大，回归直线代表性小，因而回归直线实用价值也小 ? D.估计标准误差大，回归直线代表性小，因而回归直线实用价值也大 纠错 得分：5 知识点：8.3一元线性回归分析,统计学原理（第2版） 展开解析 答案C 解析 5. (5分) 某连续型等差变量数列，其末组组限为500以上，又知其邻组组中值为480，则末组的组中值为（）。

JASON软件介绍

RockTrace 同时AVA 约束稀疏脉冲反演 自从2000 年秋季推出以来，RockTrace 就对行业应用和集成PSTM 地震数据的方法产生了重大影响。它是唯一的定量集成测井曲线弹性岩石物性和AVA 地震数据的技术，可以生成标定的定量岩石物性三维数据体。 RockTrace 以InverTrace Plus技术为基础，并将该技术扩展到了AVO 域。在InverTrace Plus中，应用的约束以波阻抗(Z p) 为依据。在RockTrace 模块中，目标是在波阻抗之外求解出横波阻抗(Z s) 和密度，因此，对这三个参数分别地设置约束条件。在并行处理过程中，能够生成的弹性参数类型组合为： ?纵波阻抗、横波阻抗和密度 ?纵波阻抗、纵/横波速度比和密度 ?纵波时差、横波时差和密度 ?纵波速度、横波速度和密度 和InverTrace Plus一样，应用全局模式时，一个空间控制项被加到目标函数上，同时，一个相当大的地震道数据体被整体转换。RockTrace反演应用多个不同角度叠加道集的地震数据体，并且生成三个弹性参数数据体。该算法是InverTrace Plus模块整体多道反演算法的扩展。它是以一个地震数据体作为输入信息，并且只生成一个阻抗数据体（上述数据体之一）。通常，RockTrace 算法可以产生三个弹性参数数据体，并且保留了许多其它模块的原理和约束算法。 这是业界一项独特的技术，具有以下技术优势： ?反演得到的弹性参数是岩石的真实属性，与储层属性有关。 ?当采用Knott-Zoeppritz 方程式选项时，无任何物理近似假设。 ?允许振幅和相位随偏移距变化。通过对每隔输入部分叠加数据体，计算唯一的子波来实现反演。 ?在反演过程中，弹性参数可以直接进行各自约束。 ?岩石物理关系可用于约束弹性参数对。 ?由于所有输入数据必须和单一的输出模型相一致，降低了噪音的影响。 ?最终的弹性参数模型可重构输入地震数据，这也是反演优化算法的一部分。 ?由于处理过程是整合了所有数据并与单一模型保持一致，所以质量控制分析更简单，而且结果更加机关内却。 RockTrace 可同时求解多个褶积方程，包括纵波速度、横波速度和密度。此外，S 代表地震角度叠加道集，KZ 表示Knott-Zoeppritz 反射系数方程，W 表示角度叠加道集的相应子波。由于RockTrace 使用完全的KZ 方程，因此可支持P-P 波形数据、P-S 转换波形数据，或者二者的结合。RockTrace 内的组件 RockTrace 由三个模块构成： ?P-P 和P-S 弹性阻抗曲线生成器 ?同时AVA 约束稀疏脉冲反演 ?垂直数据对齐 另外，在Wavelets模块中，具有RockTrace 软件许可，就可以运行多角度叠加数据子波估算工具。

管理统计学SPSS数据管理 实验报告

数据管理 一、实验目的与要求 1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。 2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。 3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。 二、实验内容提要 1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作 2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。 （1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄” （2）根据jobcat分组计算salary的秩次 （3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总 （4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a 三、实验步骤 1、针对CCSS案例数据的数据管理操作 1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。图1， 图1 1.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，

图2 图3 1.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，

图4 单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图， 图5 结果显示如下，

地质统计学

第一章绪论 一、历史背景与产生 地质统计学是二十世纪六七十年代发展起来的一门新兴的数学地质学科的分支。它开始主要是为解决矿床从普查勘探、矿山设计到矿山开采整个过程中各种储量计算和误差估计问题而发展起来的。它是由法国著名学者G. 马特隆教授于1962年创立的。其核心即所谓的“克立格”。它是一种无偏的最小误差的储量计算方法。该方法按照样品与待估块段的相对空间位置和相关程度来计算块段品位及储量，并使估计误差为最小。这是南非采矿工程师D. G. Krige 根据南非金矿的具体情况与1952年提出的，故命名为克立格法。后来法国学者G. 马特隆（Matheron）对克立格提出的方法进行研究，认为克立格提出的方法是在考虑了空间分布特征的基础上，合理地改进了统计学，是一种传统方法与统计学方法结合起来的新方法。同时为了解决具二重型（结构型与随机性）的地质变量的条件下使用统计方法的问题。马特隆教授提出了区域化变量的概念（Regionalized Variable），从而创立了地质统计学。根据地质统计学理论，地质特征可以用区域化变量的空间分布特征来表征。而研究区域化变量的空间分布特征分布的主要数学工具是变差函数（Variogram）。 到七十年代中后期，马特隆的学生JOURENL等在研究其它地质变量的基础上，认为某些地质变量并不是一成不变的，而是有一定波动的，这样使用克立格法就不能很好再现地质变量的分布特征。因此他们采样模拟的方法，将克立格估计的离散方差的波动性模拟出来，从而产生了随机模拟法。因此，从二十世纪八十年代以来，地质统计学分为两派：一派以法国的马特隆教授等人为主，仍致力于克立格估计的研究；一派以美国JOURENL等人为主，主要致力于随机模拟方法的研究。 地质统计学的产生是在经典统计学的基础上发展起来的。在此前，为了反映地质变量的空间变化性，一些地质学家曾经使用一些经典的概率统计方法来研究地质变量。但由于地质变量并不是纯粹的随机变量，因此，直接用简单的统计方法解决复杂的地质问题，有一定的局限性。主要表现在：①经典统计方法在研究地质变量时，不考虑样品的空间分布，由于样品的空间分布位置不同，尽管它们的均值、方差都一样，但地质变量的稳定性并不相同。②经典概率统计学研究对象是纯随机变量，并都服从一定的已知概率分布，而地质变量既有随机性又有结构性。③经典统计学的变量原则上要求可以无限次重复测量或试验，且每次测量可能结果均不同，而地质变量不行。④经典统计学一般要求每次抽样是独立进行，相互独立，而地质变量并不相互独立，往往具有空间相关性。为了寻求一种既能保持概率统计的有效性，又考虑到地质变量的特点，使地质统计学应运而生。 二、地质统计学研究现状 经过三十多年的发展，目前地质统计学已经形成了一套完整的理论体系，提出了一些重要的方法和技巧，形成了一系列有实用价值的程序包，并迅速传播到世界各地。从目前来看，可概括为如下： ⑴形成一套完整的理论体系 a. 完善的基础理论（5基本） 基本概念——区域化变量 基本工具——变差函数 基本假论——二阶平稳假设和本征（亦称“内蕴”）假设 基本公式——估计方差离散方差正则化公式 基本方法——普通克立格 b. 非线性及非平稳理论充实 泛克立格K阶本征函数析取克立格等

统计学原理02-第二章 统计调查与整理

第二章统计调查与整理 1、统计工作各个阶段的顺序是（） A、统计分析、统计调查、统计整理 B、统计调查、统计整理、统计分析 C、统计整理、统计分析、统计调查 D、统计分析、统计整理、统计调查 2、确定统计调查方案的首要问题是（）。 A、确定调查对象 B、确定调查目的 C、确定调查项目 D、确定调查时间 3、经常调查与一时调查的划分依据是（） A、调查的组织形式 B、调查登记的时间是否连续 C、调查单位包括的范围是否全面 D、调查资料的来源 4、统计调查按调查的组织形式划分，可分为（） A、全面调查和非全面调查 B、统计报表和专门调查 C、经常性调查和一次性调查 D、普查、重点调查、典型调查和抽样调查 5、1990年7月1日零点的全国人口普查是（） A、一次性调查和非全面调查 B、经常性调查和非全面调查 C、一次性调查和全面调查 D、经常性调查和全面调查 6、某市工业企业2003年生产经营成果年报呈报时间规定在2004年1月31日，则调查期限为（）。 A、一日 B、一个月 C、一年 D、一年零一个月

7、普查工作可以（）。 A、经常进行 B、只能组织一次 C、普遍进行 D、根据需要每隔一段时间进行一次 8、所选择单位的标志总量占全部总体标志总量的绝大比例，这些单位就是 （）。 A、调查单位 B、代表性单位 C、重点单位 D、典型单位 9、调查时间的含义是（）。 A、调查资料所属的时间 B、进行调查的时间 C、调查工作期限 D、调查资料报送的时间 10、补充和订正普查的结果可以借助于：（） A、统计报表 B、重点调查 C、典型调查 D、抽样调查 11、普查是专门组织起来的一次性全面调查：（甲）只是用来调查时点社会经济 现象的某一时刻总量；（乙）一般用来调查时点社会经济现象的某一时刻总量，但也用于对时期现象的调查。规定普查标准时间：（丙）是对时期现象的调查而言；（丁）是对时点现象的调查而言。（） A．甲、丙B．甲、丁C．乙、丙D．乙、丁 12、股民对股市市场的意见资料收集的方法：（甲）报告法；（乙）问卷调查。高 等教育成本调查收集资料的方法：（丙）采访法；（丁）报告法。（）A．甲、丙B．甲、丁C．乙、丙D．乙、丁 13、（甲）查验商店食品的质量（是否假冒伪劣）；（乙）农产量抽样调查对“测 框”实割实测；（丙）农牧场清点牛羊头数。哪些是直接观察法？（）A．甲B．甲、乙C．甲、丙D．甲、乙、丙14、对播种进度，全国各铁路交通枢纽的货运量、货运种类等进行调查，大中型 基本建设项目的投资效果指标（新增固定资产，新增生产能力或效益），属于：（甲）时点现象；（乙）时期现象。可采用：（丙）一次性全面调查；（丁）经常性全面调查。（） A．甲、丙B．甲、丁C．乙、丙D．乙、丁15、钢材积压的数量、工业生产设备拥有量、科技人员分布和使用状况的统计指 标、城镇居民住房面积，属于：（甲）时点现象；（乙）时期现象。这些现象的调查形式应采用：（丙）全面调查（普查），并且是专门组织的一次性调查； （丁）调查主要以原始记录和核算资料为依据，可用报告法收集资料。（）A．甲、丙B．甲、丁C．乙、丙D．乙、丁16、对占煤炭开采量75%的大矿井进行劳动生产率调查；调查几个铁路枢纽，就 可以了解我国铁路货运量的基本情况和问题；统计机关在拥有全国人口一半以上的各大城市的超市零售价格水平进行系统调查。这些都是：（）

最新jason地质统计学反演手册资料讲解

StatMod MC入门手册 Chapter 1.工作流程 Chapter 2.基本的输入输出数据 输入数据 输出数据 岩性实现岩性概率体 属性实现 地质统计学参数 岩石物理分析 地层网格模型地震数据 测井曲线 ……………………...5% ...….………………..15% ..……………………..5% ……………………...50% ……………………...10% ….………………….15% 百分数表示每个步骤所用时 间占整个项目时间的百分比Stage 4:反演 Stage 2:地质统计学参数分析 Stage 3:模拟 Stage 5:协模拟 Stage 1: 项目准备 Stage 6: 不确定性分析与风险评估

Chapter 3.详细操作步骤 操作步骤以StatMod MC培训数据为例 第一步.首先完成一个高质量的叠后CSSI反演 这一步的目的是为地质统计学提供一个好的研究基础, 这个“好”主要体现在： (1)好的井震标定, 目标区的相关值达到0.85以上; (2)好的叠后反演结果, 用来质控地质统计学模拟和反演结果, 是地质统计学反演结果横向预测准确 度的参照物; (3)利用叠后反演结果进行砂体雕刻, 对目标区的岩性展布、比例有一个总体上正确的把握, 这些认 识都是地质统计学的初始输入。 （说明：在提供的培训数据中已经为用户做了以上准备，用户可以从主界面中打开该培训数据所在工区, 然后用Map View看工区底图，用Section View查看地震数据、叠后CSSI反演数据、地质框架模型与 层位数据以及井数据与子波 , 并用Well Editor检查井震标定情况） 第二步. 数据准备 ●●井曲线重采样 这一步将测井数据重采样至地质微层采样间隔，具体操作为： (1)JGW主界面→ Analysis→ Processing toolkit； (2)Input→ Data selection→ Data type：选Well, 点击Input file(s)右边List选择任意井(可以选多井), 然后在弹出的界面Select logs中选择任意井曲线(可以多选),点击OK退出; (3)Parameters→ Resample log, 在弹出界面Processing toolkit中填写重采样间隔(注意s 与ms单位), 点击OK退出; (4)Output→ Define process, 从Select from中选择Resample log, 点击??输入到右边的Process里面; (5)Output→ Generate, 在弹出的界面中填写输出路径和输出文件名,然后点击Generate,开始计算重 采样的曲线。 ●●计算岩性曲线：这里说的岩性曲线和测井解释的岩性不同, 而是指能通过弹性属性(主要指纵波 阻抗) 区分出来的岩性, 所以一般可分两到三种岩性。练习里通过交会图的方式教授如何划分岩性。 ●●地震数据：线、道间距尽量一致，如果不一致需要进行跳道处理，避免往反演结果中引入各向 异性。 ●●地质框架模型：微层采样间隔与需要分辨的薄层厚度要匹配。 第三步. 地质统计学参数分析 这里说的地质统计学参数主要指三个参数：概率密度函数(probability density function, 简称pdf，描述某一属性在空间的概率分布情况)、变差函数（描述某一属性随距离的变化，是距离的函数）、云变换（描述两个属性之间的相关关系）。下面先介绍前两个参数: ●●概率密度函数 (1)JGW主界面→ Modeling→ StatMod MC, 弹出StatMod MC主界面，主要填写内容如下：

《地质统计学》读书报告

《地质统计学》课程读书报告

地质统计学读书报告 地质统计学包含经典统计学与空间统计学，按其基本原理可定义为：地质统计学是以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具，研究那些在空间分布上既有随机性，又有结构性的自然现象的科学。其为数学地质领域中一门发展迅速且有着广泛应用前景的新兴学科。国内外的生产实践表明，地质统计学除了在异常评价、找矿勘探、矿体圈定、储量计算、采矿设计、矿山生产及地学科研等方面具有明显的优越性外，它在石油地质、第四纪地质、地层学、生物学、生态学、岩石学、地球化学、构造地质、地震地质、海洋地质、农业、水文地质、工程地质、古气候、古地理、环境、林业、医学等许多方面都有成功应用的实例。地质统计学在不到50年的研究和实践中得到了很大的发展 [1]。 一、理论研究及进展 经历了数十年的发展，地质统计学的理论与方法研究有了很大的提高[2-3]。包括：①从初期二维平面分析到三维立体空间的静态估计，发展到今天在时空域内对研究对象进行四维乃至更高维空间的动态估计和模拟。Journel[4]将克立格法的估值问题，从一般矢量空间扩展到个原始数据的全部可测度函数所形成

的矢量空间(希尔伯特空间)进行考察；②在单变量区域化变量理论的基础上，提出了适合多变量的协同区域化理论[4]；③发展了许多计算变异函数(或协方差函数)的方法；④线性地质统计学与非线性地质统计学共同发展；⑤参数地质统计学与非参数地质统计学相互补充。Matheron[5]为首的参数地质统计学派以正态假设为前提，在协同区域化理论的基础上，提出多元地质统计学的基本思想。Journel发展了无须对数据分布作任何假设的非参数地质统计学，提出了一些非参数地质统计学克立格方法；⑥由于时空多元地质统计学的研究得到重视，早期空间域静态建模技术的研究逐渐过渡到研究时空域多元动态条件模拟，各种模拟方法得到了发展；⑦早期的等因子模型的因子是埃尔米特多项式，它要求原始数据服从正态分布。为了拓宽等因子模型的应用，Matheron提出了离散的等因子模型和连续的等因子模型，Rivoirard利用析取克立格技术建立了正交指标剩余模型，Lajauine和La ntuejoul等也提出了建立等因子模型的一些方法；⑧已有的地质统计学方法相互融合。如指示克立格法与协同克立格法相结合形成指示协同克立格法;指示克立格法与因子克立格法相结合形成主分量指示克立格法；协同克立格法与其它不同的线性地质统计技术相结合形成各种协同克立格技术等[6]。 这里重点介绍一下多点地质统计学[7]。多点地质统计学是相对于基于变差函数的两点地质统计学而言的。在两点统计里，储集层相关性通过空间两点协方差( 变差函数) 进行描述。在多点统计里，则是利用空间多个点组合模式进行描述。空间多点组合样式称为数据样板，如果在空间点赋予了值，则为一个特定的空间多点组合模式，称为数据事件。在建模时，对每一个未知点，估计在其处满足给定条件的数据事件出现的概率，随后抽样获得未知点处值或者数

训练图像对多点地质统计反演效果的影响

Advances in Geosciences地球科学前沿, 2018, 8(1), 42-47 Published Online February 2018 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/2e696925.html,/journal/ag https://https://www.sodocs.net/doc/2e696925.html,/10.12677/ag.2018.81005 The Influence of Training Images on the Effect of Multipoint Geostatistical Inversion Xuesi Zhao1,2, Yanshu Yin2*, Lixin Wang2 1State Key Laboratory of Shale Oil and Gas Enrichment Mechanisms and Effective Development, Beijing 2School of Geosciences, Yangtze University, Caidian Hubei Received: Feb. 2nd, 2018; accepted: Feb. 16th, 2018; published: Feb. 26th, 2018 Abstract The stochastic modeling is developed from two point geostatistics to multi-point geostatistics, and a seismic inversion method based on multi-point geostatistics is proposed. Since the training im- age is the key of multi-point geostatistical modeling, it directly determines the quality of the mod-eling results. An evaluation of training image in inversion is necessary. Three different training image is designed to reveal the influence on inversion result, that is, a training image same to the real reservoir, a training image reflecting the structure of the real reservoir, and a rotation of 90 degree which is different to the real reservoir. The results show that the training image has a great influence on the convergence speed of the multi-point geostatistical inversion, and the more ac-curate the training image is, the faster convergence speed of the multi-point geostatistical inver-sion is. The place of the lithofacies has little influence unless they have different structure. Keywords Multipoint Geostatistics, Training Image, Seismic Inversion, Influence 训练图像对多点地质统计反演效果的影响 赵学思1,2，尹艳树2*，王立鑫2 1页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室，北京 2长江大学地球科学学院，湖北蔡甸 收稿日期：2018年2月2日；录用日期：2018年2月16日；发布日期：2018年2月26日 *通讯作者。

[管理学]统计学实验报告

实验报告 ——（关于小麦品种对小麦产量显著性影响的分析研究） 班级：09工商2班组长：tjs学号：09513285成绩： 小组成员姓名: tjs 09513285 wdh 09513286 ww 09513287 wj 09513288 一、实验目的与意义 本文运用单因素方差分析的统计方法对小麦品种对小麦产量是否具有显著性影响进行实证研究，经过数据分析得出了不同小麦品种对小麦产量具有显著性影响的结论。 二、实验内容 1、为了研究不同的小麦品种对小麦的产量是否有显著性影响，我们选取三个小麦品种：品种1、品种 2、品种3并且对每个品种选取四个地块的产量作为观测值。设三个品种总体均值分别为μ1 μ2 μ3 提出假设：H0 ：μ1 =μ2 =μ3 总体均值完全相等，自变量对因变量没有显著性影响。 H1 ：μ1 μ2 μ3总体均值不完全相等，自变量对因变量有显著性影响 设置显著性水平为0.05 其数据结构如下： 2、运用spss软件进行数据处理，以下是具体操作过程 （1）选择[Analyze]=>[Compare Means]=>[One-Way ANOVA...]，打开[One-Way ANOVA]主对 话框（如图所示）。

（2）从主对话框左侧的变量列表中选定小麦产量[var01]，单击按钮使之进入[DependentList]框，再选定变量小麦品种[var02]，单击按钮使之进入[Factor]框。单击[OK]按钮完成。 （3）生成统计结果如下：

3、结果分析 根据上面的计算结果，SS为离差平方和； df为自由度；MS为均方；F为检验的统计量；Sig=0.009 为P 值。我们直接运用计算出的P值与显著性水平α的进行比较，若P>α则不能拒绝原假设H0；若P<α则拒绝原 假设H0 ；在本题中，P=0.009<α=0.05 所以拒绝原假设H0 即小麦品种对产量有显著性影响。

地质统计学反演

地质统计学反演（StatMod） 一、方法原理 JASON的StatMod是一个集多种随机模拟技术的软件包，是以概率论为其理论基础的。其目的是提供一个或多个在某种概率条件下的，既满足数据的地质统计学特征又满足地质、测井和地震信息的三维储层参数概率模型。数据的地质统计学特征由数据的概率分布图和变异函数描述。 由于地质统计模拟是基于概率意义上的随机模拟。为满足概率条件必须有足够多的井资料。软件要求的已知井数不少于6口。 地质统计学主要的算法是岩性指示模拟和序贯高斯模拟技术（SGS）。 序贯高斯模拟方法是一种产生来自高斯场模型实现的方法。它基于序贯模拟思想。该方法首先是将研究区域离散为网格系统，然后序贯地处理每一个网格节点。由于每个节点处随机变量是服从条件化的正态分布，因此，网格节点值完全由均值和方差两个参数确定。通过求解克里金方程组就可给出该网格节点处的均值和方差，从而将节点处的正态分布确定下来，并采用相应的抽样方法得到该网格节点处的一个样本。直至全部网格节点计算完毕。需要指出的是：求解克里金方程组时的条件数据包括原始数据，先前已模拟的、落在模拟邻域内所有被模拟的网格节点处的值。序贯高斯模拟方法是一种条件模拟，它保证原始数据和直方图及变异函数都被条件化。在地震储层预测中，每一道就是一个网格节点。 在模拟过程中，需要求取的最典型的属性是波阻抗和孔隙度。地质统计学考虑了模拟过程中结果的不唯一因素，故而增加了结果的误差分析。通过用户定义方式在三维地质模型的每个网格节点上计算出的概率密度函数，可以计算出结果数据体。概率密度函数是数据体中能够对不确定性进行正常估算的参数分布规律。 地质统计学反演对测井曲线的应用方式，与Jason其它的反演方法截然不同。Jason其它反演方法再队测井曲线进行应用过程中，除子波估算外。只有在地震数据中没有低频信息时，在最终的反演结果中才会反映测井曲线的信息。然而地质统计学将重采样后的测井曲线沿井轨迹复制到三维网格点中。在这种方式下，测井曲线被认为是“Priori”类型的信息，因此，在开展地质统计学反演之前，开展其它类型的常规反演就显得十分重要。只有这样，我们才能够确保曲线和地震数据具有一致性，代表了相同带限的地质模型。因此，地质统计学反演比其它类型的反演具有如下技术优势： 1 小井距间的精细尺度内插 2能够进行误差估算，进而评价风险 3改善常规反演结果的分辨率 4能够生成岩性类型数据体，如砂岩和泥岩

管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告

假设检验的SPSS实现 、实验目的与要求 1. 掌握单样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 2. 掌握两样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 3. 熟悉配对样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 二、实验内容提要 1. 从一批木头里抽取 5根，测得直径如下（单位： cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2. 比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题） 3. 配对 t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本 13.4进行重新分析，比较其结果和配对 t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出 3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号 III中随机选取了 5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.213.417.015.212.0 型号 I ：21.412.015.018.924.5 型号 II ：15.219.114.216.524.5 型号 III ：38.735.839.332.229.6 （ 1）各种型号间寿命有无差别 ? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III 与传统手刹寿命的比较结果。此时应 当考虑什么样的分析方法？如何使用 SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要 1. 可进行如下步骤 1. 在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t 检验，将直径添加到检验变量，点击确定。

统计学原理第版在线作业

统计学原理（第2版）_在线作业_2 交卷时间：2017-10-29 19:20:33 一、单选题 1. (5分) 若商品零售价格增长2%，商品销售量增长5%，则商品零售额增长（?）。 ?A.?3% ?B.?7% ?C.?% ?D.?0% 得分：?5 知识点：? 指数体系,统计学原理（第2版） 2. (5分) 在依据概率方面,?区间估计与假设检验的关系表现在（?）。 ?A.?二者都立足于小概率 ?B.?二者都立足于大概率 ?C.?前者立足于小概率，后者立足于大概率

?D.?前者立足于大概率，后者立足于小概率 得分：?5 知识点：? 抽样估计的基本方法,统计学原理（第2版）,统计学原理 3. (5分) 统计量是根据（?）计算出来的。 ?A.?分类数据 ?B.?顺序数据 ?C.?样本数据 ?D.?总体数据 得分：?5 知识点：? 数据的计量与类型,统计学原理（第2版） 4. (5分) 若销售额指数上升，销售价格指数降低，销售量指数为（?）。 ?A.?不变 ?B.?降低

?C.?增长 ?D.?零 得分：?5 知识点：? 指数体系,统计学原理（第2版） 5. (5分) 为了研究包装方式对产品销售量的影响，将包装方式定为三种，则称这种方差分析为（?）。 ?A.?单因素三水平方差分析 ?B.?双因素方差分析 ?C.?三因素方差分析 ?D.?单因素方差分析 得分：?5 知识点：? 单因素方差分析,统计学原理（第2版） 6. (5分)

用综合指数法编制总指数的关键问题之一是（?）。 ?A.?确定比较对象 ?B.?确定对比基期 ?C.?确定个体指数 ?D.?确定同度量因素及其固定时期 得分：?5 知识点：? 综合指数,统计学原理（第2版） 7. (5分) 已知总体平均数为100，变异系数为30%，则方差为（?）。 ?A.?900 ?B.?30 ?C.?300 ?D.?90 得分：?5 知识点：? 分布离散程度的测度,统计学原理（第2版）8.

《管理统计学》实验报告

《管理统计学》实验报告 学号： 姓名： 班级： 指导老师： 2020年9 月11 日

目录 熟悉SPSS的使用方法___________________________________________________________ 3实验（或实训）总结、评价 ____________________________________________________ 6描述统计、参数估计及假设检验 _________________________________________________ 6实验（或实训）总结、评价 ___________________________________________________ 24方差分析（含单因素和双因素） ________________________________________________ 24实验（或实训）总结、评价 ___________________________________________________ 31相关系数、回归参数估计和检验 ________________________________________________ 32实验（或实训）总结、评价 ___________________________________________________ 36

熟悉SPSS的使用方法 一、实验目的、任务 （1）了解SPSS 的运行模式，熟悉其主要窗口的结构； （2）理解并掌握有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的 SPSS 数据文件； （3）掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等。 二、实验基本内容 （1）SPSS的启动和退出方法； （2）创建数据文件和读取外部数据的方法； （3）数据的编辑、保存和整理。 实验（实训）结果 例题：实验原始数据 某航空公司38 名职员性别和工资情况的调查数据，如表所示，试在SPSS 中进行如下操作： 1、将数据输入到SPSS 的数据编辑窗口中，将gender 定义为字符型变量，将salary 定义为数值型变量，并保存数据文件，命名为“实验1.sav”。 /插入一个变量income，定义为数值型变量。 将数据文件按性别分组。 查找工资大于40000 美元的职工。 当工资大于40000 美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000 美元时， 职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并添加到income 变量中。

在线作业答案福师《统计学》在线作业二15秋满分答案

福师《统计学》在线作业二15秋满分答案 一、单选题（共 35 道试题，共 70 分。） 1. 统计报表制度采用的是（）为主要特征的调查方法。 A. 随机形式 B. 报告形式 C. 抽样形式 D. 审核形式 ——————选择：B 2. 对于经常性的人口总量及构成情况进行的调查，适宜采用（）。 A. 典型调查 大众理财作业满分答案 B. 重点调查 C. 抽样调查 D. 普查 ——————选择：C 3. 抽样调查的主要目的是（）。 A. 广泛运用数学的方法 B. 计算和控制抽样误差 C. 修正普查的资料 D. 用样本指标来推算总体指标 ——————选择：D 4. 若销售量增长5%，零售价格增长2%，则商品销售额增长（）。 A. 7% B. 10% C. 7.1% D. 15% ——————选择：C 5. 统计分布数列（）。 A. 都是变量数列 B. 都是品质数列 C. 是变量数列或品质数列 D. 是统计分组 ——————选择：C 6. 某省2000年预算内工业企业亏损面达46.3%，这是（）。 A. 总量指标 B. 时点指标 C. 时期指标 D. 强度相对指标 E. 平均指标 ——————选择：D 7. 某省2000年1—3月新批94个利用外资项目，这是（）。 A. 时点指标 B. 时期指标

C. 动态相对指标 D. 比较相对指标 E. 平均指标 ——————选择：B 8. 将现象按照品质标志分组时，就形成（）。 A. 数量数列 B. 品质数列 C. 变量数列 D. 平均数列 ——————选择：B 9. 在是非标志总体中，具有某种标志表现的单位数所占的成数与不具有某种标志表现的单位数所占的成数关系为（）。 A. 和为1 B. 差为-1 C. 差为0 D. 不确定 ——————选择：A 10. 统计认识的对象为（）。 A. 个体 B. 客体 C. 总体单位 D. 总体 ——————选择：D 11. 总体与总体单位不是固定不变的，是指（）。 A. 随着客观情况的发展,各个总体所包含的总体单位数也在变动 B. 随着人们对客观认识的不同，对总体与总体单位的认识也是有差异的 C. 随着统计研究目的与任务的不同，总体和总体单位可以变换位置 D. 客观上存在的不同总体和总体单位之间总是存在着差异 ——————选择：C 12. 采用两个或两个以上标志对社会经济现象总体分组的统计方法是（）。 A. 品质标志分组 B. 复合标志分组 C. 混合标志分组 D. 数量标志分组 ——————选择：B 13. 在国营工业企业设备普查中，每一个国营工业企业是（）。 A. 调查对象 B. 调查单位 C. 填报单位 D. 调查项目 ——————选择：B 14. 某种材料上月末库存量和本月末库存量两个指标（）。 A. 都是时期指标 B. 都是时点指标

统计学实验报告【最新】

统计学实验报告 一、实验主题:大学生专业与实习工作的关系 二、实验背景: 二十一世纪的今天大学生已是一个普遍的社会群体，高校毕业人数日益增加，社会、企业所提供的职位日益紧张，大学生就业问题是当今社会关注的焦点。面对日益沉重的就业压力，越来越多的大学毕业生选择了企业需求的职业，而这种职业与自己在校所学专业根本“无关”或相去甚远，大学毕业生就业专业不对口的现象非常严重。专业对口是个广义的概念，就是说你所学的专业与你所作的工作相关，比如你专业是会计，工作后你到了一个企业做会计，或者到银行做柜员，这都是与经济相关的，这就是对口。如果你学机械设计，但工作后却做了统计员，业务员等于你所学专业无关的工作，这就叫专业不对口。专业不对口导致毕业生所学知识没有用武之地，所以这是一种人力资源的浪费。 三、实验目的: 大学生就业专业不对口是客观存在的问题，我们研究此问题有这几点目的:①了解当代大学生实习工作与专业是否对口的情况，当代大学生对工作与专业不对口现象的态度。②分析大学生就业结构和

专业对口问题，了解当今大学生专业对口情况，为以后大学生选择专业、选择工作岗位提供有效的信息和借鉴。③寻找导致专业不对口的原因，以减少社会普遍存在的人力资源的浪费。 四、实验要求:就相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL进行如下 分析:1进行数据筛选、排序、分组;2、制作饼图并进行简要解释;3、制作频数分布图，直方图等并进行简要解释。 五、实验设备及材料:计算机，手机，EXCEL软件，WORD软件。 六、实验过程: (一)制作并发放调查问卷。 (二)收回并统计原始数据:收回了102名大学生填写的调查问卷，并对相关数据进行统计。 (三)筛选与实验相关问题: 1.您的性别( ): A. 男B.女

地质统计学

地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家G. Matheron大 量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。 地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的 缺陷。 地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。 第一章品位与储量计算 第一节概述 投资一个矿床开采项目，首先必须估算其品位和储量。一个矿床的矿量、品位及其空间分布是对矿床进行技术经济评价、可行性研究、矿山规划设计以及开采计划优化的基础，是矿山投资决策的重要依据。因此，品位估算、矿体圈定和储量计算是一项影响深远的工作，其质量直接影响到投资决策的正确性和矿山规划及开采计划的优劣。从一个市场经济条件下的矿业投资者的角度看，这一工作做不好可能导致两种对投资者不利的决策：(1)矿体圈定与品位、矿量估算结果比实际情况乐观，估计的矿床开采价值在较大程度上高于实际可能实现的最高价值，致使投资者投资于利润远低于期望值，甚至带来严重亏损的项目。(2)与第一种情况相反，矿床的矿量与品位的估算值在较大程度上低于实际值，使投资者错误地认为在现有技术经济条件下，矿床的开采不能带来可以接受的最低利润，从而放弃了一个好的投资机会。 然而，准确地估算出一个矿床的矿量、品位绝非易事。大部分矿体被深深地埋于地下，即使有露头，也只能提供靠近地表的局部信息。进行矿体圈定和矿量、品位估算的已知数据主要来源于极其有限的钻孔岩心取样。已知数据量相对于被估算的量往往是一比几十万乃至几百万的关系，即对一吨岩心进行取样化验的结果，可能要用来推算几十万乃至几百万吨的矿量及其品位。可以不过分地说，矿量、品位的估算是世界上最大胆的外推。因此，矿体圈定与矿量、品位估算不仅是一项十分重要的工作，而且是一项极具挑战性的工作。做好这一工作要求掌握现代理论知识与手段，并应用它们对有限的已知数据进行各种详细、深入的定量、定性分析；同时也要求从事这一工作的地质与采矿工程师具有科学的态度和求实精神。 本章将较详细地介绍当今世界上常用的矿量、品位估算方法，包括探矿数据的分析、处理和用于品位估值的剖面法、平面法及矿床模型法等。地质统计学作为品位估值的一种方法，从其诞生起就显示了强大的生命力，得到了越来越广泛的应用，本章对此给予较大的篇幅。本章的主要目的不是教会读者如何一步一步