简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。

简介：前言信息工艺发展到现代水平提出任务，即开发研究可保障用户在处理有关自然环境信息的整个过程——从计算机网络检索到分析结果和采取措施均能够得到计算机支持的软件技术系统。一方面是生态情况的紧张状态、自然资源利用的集约化及其监测的必要性；

简介：本文提出了一种新的优化地下水监测网络。确定污染羽范围的方法。将监测并安装后最化的污染物存在的不确定性期望值降低到最大的位置定为监测井的最佳位置。本项研究中，将水力传导系数作为诱发不定性的因素。使用连续的随机添加（SRA）法生成水力传导系数的随机场。随着监测网络范围的增大，污染羽分布的不确定性降低。根据这个降低的量．评价某一污染羽存在的信息判定的期望值。选择采集监测井最大信息帚的最小系统为优选的监测网络。为了最化污染羽分布的不确定性。在定义域范围内．针对所有的产生的污染羽的实现值。编制污染物存在的概率图。不确定性定义为。污染物存在的概率或者不存在的概率单元的总和。在非均质水力传导系数场．本文给出了确定最佳监测网络的数值试验的结果。

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简介：过去数十年来，在世界范围频繁发生的滑坡灾害造成了极大的损害，并影响了许多人的日常生活。显然，为了挽救生命和财产存在一种发展和完善预警系统的强烈需求。虽然过去人们在预警系统领域开展过许多研究，但有关危害的认识以及突发事件的预测，仍然是预警链中最薄弱的环节。在正在开展的研究项目中，在滑坡预警系统领域中采用一种方法来改善这些关键点：结合地理信息系统（GIS）开展复杂滑坡模拟。这使得一方面在模拟的帮助下，对不稳定边坡进行详细调查；另一方面，为用户易于使用地理信息系统中的复杂模拟结果提供决策支持。本文介绍了地理信息系统和模拟系统之间的联系，并提出了耦合系统的两种操作模式：学习和决策支持系统。本文另一个研究重点在于，按照适当方式采用多个用于处理复杂模拟结果的可视化和分析方法，从而分别为决策支持系统和学习系统中用户提供支持。

简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。

简介：在确定地下水提取的限制范围时，研究依赖地下水的生态系统（GDE）的位置至关重要。结合遥感与地理信息系统（GIS）模型，以绘制南非Sandveld地区内GDE概率等级图。利用陆地卫星TM识别可能存在GDE地区，并采用地理信息系统协助对这些地区的描绘。建立了3种GIS模型：GIS模型，基于地形特征来预测地貌湿度潜力（landscapewetnesspotential）（LWP模型）；改进LWP模型以突出地下水产生的地貌湿度潜力（获得的GglWP模型）；并把研究区内钻孔的地下水测量值与数字高程模型数据相结合，获得地下水高程模型。对从陆地卫星获得的生物量指标进行分类并结合GIS模型，随后对河流与湿地内的GDE进行野外验证。在3种用于测试研究区内GDE的模型当中，LWP模型提供的模拟结果最为准确。