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研究生学习之我见

已有 3364 次阅读 2009-11-18 15:15 |个人分类:未分类|系统分类:科研笔记|关键词:沉积微相,定量化,VISAL,C++| 定量化, 沉积微相, VISAL

     很久没有整理自己的博客了,最近一直在做老师的一个测井地质方面的项目,下面把前面所做的工作做个总结。

通常我们开始做某项研究或者项目时,遇到最头疼的问题就是不知道从何下手,因为我们系统的做过类似的课题,当然长期从事某项的例外。因为我是学物探专业的,所以对很多有关测井的,地质方面的知识都不是很了解,所以当接到这个项目的时候就开始犯难了。没有头绪。

     所以在同学和老师的帮助下我一步一步的走过来,因此也不免遇到很多问题和学到了很多东西。下面就这个项目我大概谈谈我在这中间遇到的一些问题和经验吧。

    1、我们需要根据手头的测井资料来分析该地区的沉积微相。那么我第一步就需要了解测井曲线定量分析沉积微相的过程。要阅读大量的文献,对这个定量化过程要有一个整体的认识,那么你就可以从细节开始了

2、定量化的第一步就是要选取适当的特征参数,要了解选取怎么样的特征参数那就需要知道不同的沉积微相下各种测井曲线的形态以及关系了,不同的测井曲线在不同的沉积微相下有着不同的表现

3、通过前人的研究,基本确定了我们这个工区的沉积相和沉积亚相,那么我们就需要具体去查看有关这个沉积亚相识别的方法以及它的特征了

4、沉积微相在定性识别的过程中,我们是从岩心,沉积构造,沉积韵律,结构,颜色等等各个方面来确定它,从而就需要提取能够反映这些特征的特征参数。

5、基本上我们确定了各个沉积微相它在测井曲线上是从这几个方面反映的,曲线的幅度,光滑程度,形态,顶底接触关系。于是需要查找文献寻求这些特征参数的提取算法。

6、最后一步,我们需要利用这些特征参数来分类识别各个未取芯井段的沉积微相,那么模式识别的方法是再所难免的了,这里导师向我推荐了(SVM)基于支持向量机的分类识别,同样还有神经网络,贝叶斯判别,聚类分析等各种分类方法,他们有着不同的特点。我们在分类的过程中,会不断尝试各种特征参数的判别正确率,那么就需要我们耐心的去调试程序和组合各种特征参数。编程的基础那是必不可少的了

7、所以作为研究生,我们最起码要掌握一门外语,一门编程语言,和扎实的专业知识和数学功底,研究生的学习就是不断进行总结和不断进行实践的过程,我们往往缺少的就是理论和实践的结合,因此对什么问题都是半知半解,我每天睡前都会问自己,今天收获了什么,只有这样一点一点积累才会使自己达到新的水平。



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1 唐常杰

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