Введение
1. Аппроксимация данных на основе нелинейной регрессии 8
2. Спектральная декомпозиция данных на основе вейвлет-преобразования.. 12
3. Моделирование данных скважинных наблюдений 16
3.1. Разработка вычислительной методики обнаружения
закономерностей в данных, в случае одномерной нелинейной регрессии 16
3.2. Алгоритм построения диаграммы одномерного вейвлет-
преобразования данных наблюдений 21
3.3 Расчёты по скважинным данным для поиска предвестников землетрясений 27
3.4. Расчеты по скважинным данным сложного геообъекта
(нефтегазовые коллекторы) 34
Заключение 46
Список использованных источников 47
Актуальность. В настоящее время существует достаточное количество методик для частотного анализа полученных результатов мониторинга исследуемых объектов [15]. В данной работе использованы данные скважинных наблюдений изменения уровня воды, а так же данные геомониторинга структуры скважины нефтяного коллектора. Описание исследуемых объектов приведено в третьей главе.
Для улучшения оценки связи между отдельных явлений изучаемых процессов при анализе данных наблюдений возникает идея совмещения вейвлет-анализа с регрессией [19-21].
На данный момент современные вычислительные средства дают возможность строить иерархии аппроксимационных моделей на основе алгоритмов нелинейной регрессии и также формулировать новые задачи комплексного геомониторинга об источниках катастрофических явлений, это позволяет ускорить решение актуальных задач, связанных как с прогнозом, так и с оценкой опасности [6, 26].
Однако, построение нелинейных моделей с определенной заданной точностью для больших массивов данных геомониторинга в пределах существующих методик приводит к существенным затруднениям, поскольку необходим универсальный вычислительный инструментарий, благодаря которому появляется возможность с единых позиций анализировать и интерпретировать разнородные данные наблюдений. Поэтому важной задачей является усовершенствование вычислительной методики комплексной обработки данных с целью обнаружения закономерностей в них [2, 6, 7].
Разработка новых алгоритмических средств обработки пространственных данных геомониторинга в рамках специализированной информационной системы является актуальной задачей, т.к. в существующих программных комплексах невозможно сколько-нибудь оперативно и качественно выполнить геометрический анализ и спектральную декомпозицию сложных пространственных данных и изображений [6, 19-21].
Проблемой также является правильный подбор методов для обработки и скорость производимых вычислений. Помимо этого необходимо получить выводы об эффективности использования методов обработки. Содержательной задачей является получения данных изменения уровня воды в скважине за определенный период, для последующего выявления предвестников землетрясений. И обработка данных каротажа нефтегазового коллектора для последующего выявления местонахождения нефти или газа.
Цель работы:
Повышение точности решения задачи обнаружения закономерностей в данных комплексного геомониторинга (скважинные наблюдения при изучении сложных нефтегазовых коллекторов в геоструктурах; предвестники катастрофических геодинамических процессов и явлений, связанных с землетрясениями).
Задачи:
- Изучить модели и алгоритмы нелинейной регрессии и построение вейвлет-диаграмм применительно к скважинным данным наблюдений для поиска и выделения закономерностей в них.
- Обосновать методику построения аппроксимационных функций экспериментальных данных на основе нелинейной регрессии для повышения точности оценок при помощи учета спектральной плотности для каждого типа аппроксимационной функции (функции тренда, колебательные составляющие сигнала, шумовая составляющая изучаемого сигнала).
- Усовершенствовать, применительно к скважинным данным, методику построения вейвлет-диаграмм для спектральной декомпозиции и эффективной визуализации неоднородной структуры сигнала за счет подбора видов материнского вейвлета, выделения полезного участка сигнала и контрастирования вейвлет-диаграмм.
- Выполнить экспериментальные исследования по решению задач поиска и выделения закономерностей в данных скважинных наблюдений при изучении сложных нефтегазовых коллекторов в геоструктурах, а также при исследовании предвестников катастрофических геодинамических процессов и явлений, связанных с землетрясениями.
Использованные данные в работе [4, 5, 11, 12-14,]:
- Изменения уровня воды в скважине ЮЗ-5 за период от 27 июля 2012 года до 28 февраля 2013 года, включающее длительное постсейсмическое понижение уровня воды после землетрясения 28 февраля 2013 года.
- Данные сейсмической томографии и скважинного каротажа в нефтяном коллекторе исследуемого геообъекта.
Базовые методики: одномерная нелинейная регрессия и одномерное вейвлет-преобразование.
1. Изучены модели и алгоритмы нелинейной регрессии и построение вейвлет-диаграмм применительно к скважинным данным наблюдений с целью поиска и выделения закономерностей в них.
2. Обоснована методика построения аппроксимационных функций экспериментальных данных на основе нелинейной регрессии, позволяющая повысить точность оценок, благодаря учету спектральной плотности для каждого типа аппроксимационной функции (функции тренда, колебательные составляющие сигнала, шумовая составляющая изучаемого сигнала).
3. Усовершенствована, применительно к скважинным данным, методика построения вейвлет-диаграмм для спектральной декомпозиции и эффективной визуализации неоднородной структуры сигнала за счет подбора видов материнского вейвлета, выделения полезного участка сигнала и контрастирования вейвлет-диаграмм.
4. Решены задачи поиска и выделения закономерностей в данных скважинных наблюдений при изучении сложных нефтегазовых коллекторов в геоструктурах, а также при исследовании предвестников катастрофических геодинамических процессов и явлений, связанных с землетрясениями.
