+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Математическое и программное обеспечение для кусочной идентификации данных при моделировании геологических структур

Математическое и программное обеспечение для кусочной идентификации данных при моделировании геологических структур
  • Автор:

    Зайцев, Олег Юрьевич

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2010

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    174 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
1.2 ПОСТРОЕНИЕ СИНТЕТИЧЕСКОЙ СЕЙСМОГРАММЫ 
1.3 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОДОБИЯ РЕАЛЬНОЙ И СИНТЕТИЧЕСКОЙ СЕЙСМОГРАММ



СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ
1.1 ПОСТРОЕНИЕ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И РОЛЬ СКОРОСТНОГО ЗАКОНА В ПРОЦЕССЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ

1.2 ПОСТРОЕНИЕ СИНТЕТИЧЕСКОЙ СЕЙСМОГРАММЫ

1.3 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОДОБИЯ РЕАЛЬНОЙ И СИНТЕТИЧЕСКОЙ СЕЙСМОГРАММ

1.3.1 ПРИМЕР РАБОТЫ В ПРОГРАММЕ PETREL

1.3.2 ПРИМЕР РАБОТЫ В ПРОГРАММЕ MULTI-MEASUREMENT RESERVOIR DEFINITION

1.3.3 ПРИМЕР РАБОТЫ В ПРОГРАММЕ ПАРМ-КОЛЛЕКТОР

1.4 РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И СИГНАЛОВ


ВЫВОДЫ
ГЛАВА 2 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ АВТОМАТИЧЕСКОГО НАХОЖДЕНИЯ СКОРОСТНОГО ЗАКОНА НА ОСНОВЕ СКВАЖИННЫХ И СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
2.1 АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ. ИССЛЕДОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СЕЙСМИЧЕСКИХ И СИНТЕТИЧЕСКИХ ТРАСС
2.2 РАЗЛОЖЕНИЕ СЕСМИЧЕСКОЙ ТРАССЫ В РЯД ФУРЬЕ
2.3 КРИТЕРИЙ ПОДОБИЯ ДВУХ СЕЙСМИЧЕСКИХ ТРАСС
2.4 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО
СКОРОСТНОГО ЗАКОНА
ВЫВОДЫ

ГЛАВА 3 РЕШЕНИЕ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ ЗАДАЧИ В ПРОЦЕССЕ НАХОЖДЕНИЯ СКОРОСТНОГО ЗАКОНА
3.1 МЕТОД ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МОНТЕ-КАРЛО
3.2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ПЕРЕБОРА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ С НЕСКОЛЬКИМИ ЭКСТРЕМУМАМИ
3.3 ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
3.3.1 ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
3.3.2 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
3.3.3 КЛАССИЧЕСКИЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
3.3.4 МОДИФИКАЦИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ ПОИСКЕ СКОРОСТНОГО ЗАКОНА
3.4 ВЫБОР АЛГОРИТМА ДЛЯ УТОЧНЕНИЯ КООРДИНАТ ОПТИМАЛЬНОЙ ТОЧКИ
3.5 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ПОДБОРА
СКОРОСТНОГО ЗАКОНА
ВЫВОДЫ
ГЛАВА 4 РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ И ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ
4.1 АПРОБАЦИЯ МОДЕЛИ НА РЕАЛЬНЫХ ДАННЫХ
4.2 ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС PETREL
4.3 ВОЗМОЖНОСТЬ ВКЛЮЧЕНИЯ МОДУЛЯ В ПРОГРАММНЫЙ
КОМПЛЕКС ДЛЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ВЫВОДЫ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ПРИМЕР СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В EXCEL И MAPLE
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОГРАММЫ «СКОРОСТНАЯ МОДЕЛЬ»
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ФАЙЛ DIALOG.CPP - ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММЫ И ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 ФАЙЛ GENETIC.СРР - КЛАСС ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 АКТЫ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Рис. 2.1.1 Характеристики сейсмической трассы На практике единицы измерения амплитуды, ось ординат, - это единицы длины. Но в зависимости от используемых в процессе обработки сейсмической информации алгоритмов и методик, максимальные абсолютные значения могут варьироваться от десятков до тысяч. Еще большие различия появляются при рассмотрении синтетических сейсмограмм, в которых абсолютные значения в зависимости от параметров используемого импульса (подробнее во второй главе) могут быть в сотни раз меньше амплитуд реальной трассы, выделенной из данных сейсморазведки. Поэтому в процессе сопоставления синтетических и реальных данных основное внимание уделяется характеру поведения: положение и относительная амплитуда максимумов и минимумов. Не нарушая общности, будем рассматривать нормированные данные и анализировать числовой ряд в диапазоне -1<5) <+1. Единственное замечание относится к процессу нормировки: будем использовать простое деление всего ряда на максимальное абсолютное значение, встречающееся в данных, что позволит не смещать нулевые отметки, сохранение которых позволяет полностью восстановить визуальное отображение данных (рис. 1.3.1).

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.116, запросов: 967