简介:基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵.目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度.对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复Wishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复Wishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。
简介:在任何新油田开发的初期,地质和工程数据的局限性和不确定性都是油藏描述和模拟的问题。这些问题是由不同输入模型变量的不确定性导致的,例如储层连通性、流体粘度和岩心端点饱和度。在这种情况下,对地球和流动模拟模型采用adhoc方法(在一个时间段给出一个系数)不可能为指定商业目标决策提供正确的信息。本项研究给出了三个油田的实例,这些实例中,工程和地球模型变量在系统方法中已发生了变化,以便利用实验设计方法(ED)评价油藏动态。油田实例分析的结果表明,井(生产井和注入井)的技术要求比所预期的技术要求要少一些。同样重要的是,有一个实例研究已表明实验室的测量结果可能使周围的石油粘度和岩心端点饱和度的不确定性最小化。同时,我们也了解到,由于油藏各向异性大,水平井的择优定向在边界上优于垂直井。在另一个实例中,地层、油-气接触面(GOC)和含水带强度是初步筛选后所有因素设计中的主要变量。本文证实了由于这些变量满足了最小储量标准,因而能使项目继续进行下去。对于所有的研究而言,也许最重要的是如何利用与adhoc方法相比少得多的流动模拟运行次数来获取正确的信息。
简介:模糊理论方法提供了量化主观信息和体现决策人在最小化条件下优先选择的便利工具。利用Buschek和Alcantar(1995)的理论估算自然衰减和降解率,在实际上,由于数学简化和场点复杂性造成明显的不精确。在本篇文章中,两种模糊方法一模糊算法和模糊回归,常被用于刻画在降解和衰减率估算中的可变性。输入参数的可变性能够利用体现决策者对可能值感知的隶属关系函数进行刻画。隶属关系函数临界输入值的选择明显影响了估计输出值的可变性。同样的,与决策者信念有关的稳定状态模型与描绘场点监察流状态的一致性,也能够通过一致性判据进行量化。利用基于模糊评价方法进行灵敏度检验是相当有用的,可以评估决策者的优先选择对估计率常数和相关可变性的影响程度。同样,上面提到的方法在涉及自然衰减监测的安排中也是很有意义的。
简介:在美国直接受下陷影响地区达45个,受灾面积超过17000平方英里,每年相关经济损失约为125万美元。导致下陷的主要原因有含水层系统挤压、有机土壤排水、地下采矿、自然挤压、污水池、冻土融化等(国家调查委员会,1991)。一个强大的映射成图工具(InSAR)对于评估和缓解下陷方面比较有效。InSAR能够以惊人的精度监测地表微小形变。InSAR所形成的干涉图增强了我们监控和处理由于含水层系统挤压引起的下陷,也展现了人类控制自然物理过程的新视野。干涉合成孔径雷达(InSAR)是一种新型的用雷达信号监测地表微小形变的工具,其反映的空间细节水平非常惊人,测量结果精度很高。美国地质调查局及其他一些单位正在利用InSAR成图和监控由于含水层系压造成的。