基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移预测研究

矿山排土场滑坡的过程是一个动态、大延迟、高度非线性的特性问题,影响矿山排土场滑坡的因素众多,各个特性指标间相互影响,关于排土场滑坡预警并没有严格的划分标准。对此,提出一种自适应提升算法(Adaptive Boosting, AdaBoost)、改进的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和极限学习机(Extreme Learning Ma chine, ELM)相结合的矿山排土场滑坡短期预测方法。该方法首先利用粒子群优化算法得出ELM模型的最佳输入参数,再通过自适应提升算法将得到的多个极限学习机弱预测器组成新的强预测器并进行预测,最后以某矿山排土场采集的数据为算例,结果表明改进的组合方法的预测精度明显优于由粒子群优化算法优化参数的极限学习机模型和单独的极限学习机模型的预测精度,其预测结果接近于真实值,为实现矿山排土场滑坡预警提供了可能。     

鄂尔多斯盆地南泥湾西部探区长8储层分类评价

随着对鄂尔多斯盆地油气勘探的推进,研究区域开始逐渐由盆地中心向边缘推进。通过对鄂尔多斯盆地南泥湾西部探区长8油藏储层的岩石学特征、成岩演化特征、物性特征成岩作用等方面对研究区储层开展综合分析,通过薄片鉴定、铸体、扫描电镜、压汞等分析测试手段资料,进一步认识了长8储层发育特征。研究表明：长8储层砂岩类型基本为细粒长石砂岩,储层砂岩填隙物以水云母、方解石及泥质胶结物为主,砂岩孔隙类型以粒间孔为主,长石溶孔为辅;长8储层物性由河道主体-河道侧翼-间湾依次变差,隔夹层发育,非均质性较强,砂岩孔隙度集中分布于5%～10%,平均孔隙度为7.98%,渗透率集中分布于0～0.6m D,平均渗透率为0.36m D;长8储层在经历早期压实-胶结-溶蚀及后期压实作用;烃类充注时期主要为白垩纪中晚期;长8储层主要以水下分流河道侧翼和河道侧翼-间湾两类为优势沉积相,主要发育Ⅲb和Ⅳa两类储层。