[发明专利]一种基于随机模拟的地层压力预测方法

摘要

本发明涉及一种基于随机模拟的地层压力预测方法，该方法根据信息熵理论，确定数据模板的最优尺寸，利用数据模板扫描地层压力的训练图像并提取训练图像的模式特征；通过主成分分析或多维尺度变换对该模式降维，并利用k‑means算法进行分类，获取分类数据的均值作为该类的代表均值，再比较已知的地层压力数据与上述均值的差异，随机选取差异最小的分类中的地层压力数据作为预测值。与现有技术相比，本发明可有效实现地层压力数据的预测，且能够提高预测速度、提高预测质量。

主权项

1.一种基于随机模拟的地层压力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将已知的地层压力数据指定在三维区域，获取三维地质训练图像；S2：根据随机模拟的信息熵理论获取最优尺寸的数据模板，利用数据模板扫描三维地质训练图像，获取包含训练图像结构特征的模式，并建立模式库；S3：对模式库中的模式进行降维；S4：对降维后的模式分类，获取多个子空间，对每个子空间的所有模式求取平均模式；S5：在地层压力的预测区域中定义一条随机访问路径，对预测区域内的未知节点进行访问，判断预测区域内是否仍有未知节点，若是，执行下一步，否则，结束访问；S6：判断待预测区域中是否有条件数据，若是，执行下一步，否则，从模式库随机提取一个模式后，执行步骤八；S7：对条件数据和子空间中的平均模式求差异，对差异值最小的平均模式所对应的子空间中提取任意一个模式作为模拟结果；S8：将提取的模式拷贝至待预测区域，获取当前预测区域的预测值；S9：重复步骤S6到S7，继续对其他节点进行模拟，直到访问路径上的所有节点被模拟完毕。