多模型数据价值分析在渗透率取样优化中的应用

• 作者: 夏强 薛亮
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 不确定性分析 数据价值 取样优化 极大似然贝叶斯模型平均法
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: P641
• 字数: 3897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2016.08.017

摘要

含水层系统的准确认知需要获取大量的数据，但是地下含水层数据的获取成本高昂，需要对数据获取方案进行优化，从而使数据获取过程达到最佳的成本效益。获取数据的价值可以通过系统认知程度的提高或者预测不确定性的降低程度来定量表示。地下含水系统的复杂性决定了使用单一概念模型很难对系统的不确定性进行准确的描述，多模型分析方法可以考虑概念模型导致的不确定性，基于多模型分析的统计决策和方案设计也会相应地更加准确。通过极大似然多模型数据价值分析方法和整数编码差异进化算法，对美国亚利桑那州阿帕奇研究区的气测渗透率取样方案进行了优化，得到了最优的取样位置和取样数量。分析结果表明，方案优化后的数据价值随着取样量的增加呈现先增加后平缓的趋势，数据价值变平缓的转折点对应的取样量即为最优取样量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛亮	中国石油大学石油工程学院油气田开发工程系	25	145	8.0	11.0
3	夏强	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	14	23	2.0	4.0