[发明专利]基于图型矢量距离的多点地质统计学建模方法有效
申请号: | 201710398919.4 | 申请日: | 2017-05-31 |
公开(公告)号: | CN108986217B | 公开(公告)日: | 2021-07-27 |
发明(设计)人: | 王鸣川;段太忠;王光付;赵磊;商晓飞;廉培庆 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院 |
主分类号: | G06T17/20 | 分类号: | G06T17/20 |
代理公司: | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人: | 吴大建;王浩 |
地址: | 100728 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 矢量 距离 多点 地质 统计学 建模 方法 | ||
1.一种基于图型矢量距离的多点地质统计学建模方法,包括以下步骤:
S10:采用数据模板扫描训练图像,得到由多个训练图型组成的训练图型库;
S20:计算出训练图型库中每个训练图型的总角度值;根据训练图型的总角度值所在范围,将训练图型库中的训练图型归为多个训练图型类;
S30:计算每个训练图型类的训练图型原型;
S40:构建模拟实现的随机路径;
S50:遍历随机路径中的待模拟点,用数据模板扫描模拟实现得到待模拟点处的数据事件;
S60:计算待模拟点处的数据事件的总角度值以及每个训练图型原型的总角度值,将总角度值与该数据事件的总角度值最接近的训练图型原型所对应的训练图型类作为与该数据事件最相似的训练图型类;
S70:计算待模拟点处的数据事件与其最相似的训练图型类里每个训练图型的相似性,得到与数据事件最相似的训练图型;
S80:用最相似的训练图型替换数据事件;
S90:重复步骤S50至步骤S80,直至随机路径中所有的待模拟点都被模拟;
其中,步骤S20包括步骤S21~S24,
S21:随机选取训练图型库的K个训练图型的总角度值作为种子点,K≥2;
S22:计算所有训练图型的总角度值到K个种子点之间的距离,将距离种子点近的训练图型聚为种子点所在的类;
S23:对每类里所有训练图型的总角度值求平均,作为类的新的种子点;
S24:重复步骤S22和S23,直至种子点没有移动;
训练图型的总角度值的计算方法:
在每个训练图型中以训练图型的中心点为原点,以分别平行于训练图型中的网格单元的长、宽、高的三个方向为x、y、z坐标轴建立直角坐标系;
循环判断训练图型中将每个容纳有已知取样数据的网格单元的中点与原点相连的线段与xy平面之间的夹角是否为零,若是则记录该线段与x轴之间的角度值,否则记录该夹角的角度值;
将记录下的角度值进行累加获得该训练图型对应的总角度值。
2.根据权利要求1所述的多点地质统计学建模方法,其特征在于,在步骤S20中,采用K-means聚类方法对训练图型库中的训练图型进行聚类。
3.根据权利要求1所述的多点地质统计学建模方法,其特征在于,在步骤S30中训练图型原型的算式:
式中,RPT(i,j,k)为表示训练图型原型;
PT(i,j,k)为表示在训练图型类里的第T个训练图型;
n为训练图型类里的训练图型的总数;
i、j、k为训练图型或与训练图型原型对应的数据载体网格的网络单元在三个相互垂直方向的索引。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的多点地质统计学建模方法,其特征在于,数据事件的总角度值的计算方法:
在每个数据事件中以数据事件的中心点为原点,以分别平行于数据事件中的网格单元的长、宽、高的三个方向为x、y、z坐标轴建立直角坐标系;
循环判断数据事件中将每个容纳有已知取样数据的网格单元的中点与原点相连的线段与xy平面之间的夹角是否为零,若是则记录该线段与x轴之间的角度值,否则记录该夹角的角度值;
将记录下的角度值进行累加获得该数据事件对应的总角度值。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的多点地质统计学建模方法,其特征在于,训练图型原型的总角度值的计算方法:
在每个训练图型原型中以训练图型原型的中心点为原点,以分别平行于训练图型原型中的网格单元的长、宽、高的三个方向为x、y、z坐标轴建立直角坐标系;
循环判断训练图型原型中将每个容纳有已知取样数据的网格单元的中点与原点相连的线段与xy平面之间的夹角是否为零,若是则记录该线段与x轴之间的角度值,否则记录该夹角的角度值;
将记录下的角度值进行累加获得该训练图型原型对应的总角度值。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的多点地质统计学建模方法,其特征在于,在步骤S70中,采用欧式距离衡量数据事件与训练图型之间的相似性,与数据事件欧式距离最短的训练图型为最相似的训练图型,欧式距离的计算式为:
d(DEVT-PT)=[(DEVT(i,j,k)-PT(i,j,k))2]12
式中,DEVT表示待模拟点处的数据事件,PT(i,j,k)表示第T个训练图型,i、j、k为训练图型或与数据事件对应的数据载体网格的网络单元在三个相互垂直方向的索引。
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