Thông tin tài liệu
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT VÀ DẦU KHÍ -- TIỂU LUẬN ĐỊA THỐNG KÊ Giảng viên hướng dẫn: Thầy Phạm Sơn Tùng Đề tài: Sử dụng phần mềm Excel kết hợp GS+ Version để tính toán Variogram 2D, Ordinary Kriging, Validation Họ tên : MSSV : Phạm Gia Nghĩa 1914324 MỤC LỤC download by : skknchat@gmail.com CHƯƠNG : GIỚI THIỆU CHƯƠNG : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ QUY TRÌNH TÍNH TOÁN Hàm cấu trúc -Variogram [(h)] [3] 1.1 Định nghĩa 1.2 Các tính chất hàm cấu trúc – Variogram [γ(h)] 1.3 Các mô hình hàm cấu trúc 1.3.1 Mơ hình hình cầu 1.3.2 Mơ hình hàm mũ 1.3.3 Mơ hình Gaussian Ordinary Kriging (OK): CHƯƠNG : QUY TRÌNH TÍNH TỐN CHƯƠNG : KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ CHƯƠNG : KẾT LUẬN download by : skknchat@gmail.com MỤC LỤC HÌNH ẢNH Hình Biểu đồ hàm cấu trúc Hình Mơ hình cầu Hình Mơ hình hàm mũ Hình Mơ hình Gaussian Hình Sơ đồ khối q trình tính tốn Variogram 2D 12 Hình Sơ đồ khối trình tính tốn Kriging .12 Hình Sơ đồ khối q trình tính tốn Validation 13 Hình Dữ liệu gốc liệu khảo sát đất Trạm thí nghiệm Broom's Barn .13 Hình Đồ thị Variogram cho liệu khảo sát 15 Hình 10 Kết tính tốn Variogram liệu .15 Hình 11 Kết khảo sát mơ hình Variogram đồng từ phần mềm GS+ 16 Hình 12 Khu vực nội suy khoảng tọa độ X = [1,5], Y=[27,31] 17 Hình 13 Các điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh 17 Hình 14 Giao diện nhập tọa độ điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh Excel 18 Hình 15 Giao diện nhập tọa độ điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh Excel 18 Hình 16 Hai ma trận A B xây dựng Excel cho nội suy từ điểm xung quanh 19 Hình 17 Kết trọng số Kriging, giá trị ước tính phương sai nội suy với điểm điểm xung quanh .19 Hình 18 Kết tra từ đồ thị Kriging có từ phần mềm GS+ 19 Hình 19 Bảng giá trị nội suy phương pháp Ordinary Kriging em có thơng qua thuật tốn xây dựng phần mềm Excel 20 Hình 20 Bảng giá trị thực giá trị nội suy từ phương pháp em xây dựng lại phần mềm Excel 21 Hình 21 Biểu đồ đối chứng giá trị thực giá trị nội suy từ phương pháp Ordinary Kriging 22 Hình 22 Kết đường hồi quy điểm khảo sát giá trị thực giá trị nội suy không trùng đường thẳng có hệ số góc tan(45o) = 22 Hình 23 Kết đối chứng validation với mơ hình Variogram Isotropic 22 Hình 24 Kết đối chứng validation với mơ hình Variogram Anisotropic 23 Hình 25 Hình ảnh kết đồ thị Kriging biểu diễn mặt phẳng thực Excel.23 Hình 26 Hình ảnh kết đồ thị Kriging biểu diễn dạng 3D thực Excel .24 Hình 27 Kết nội suy Ordinary Kriging từ mơ hình Variogram đồng .25 Hình 28 Kết nội suy Ordinary Kriging từ mơ hình Variogram khơng đồng phân bố theo hướng 140o thiết lập trước 26 download by : skknchat@gmail.com Hình 29 Vùng liệu mà em chọn thực nội suy, kết nhìn từ từ phần mềm GS+.26 download by : skknchat@gmail.com CHƯƠNG : GIỚI THIỆU Địa thống kê phương pháp tiếp tục hoàn thiện Đã từ nhiều năm, phương pháp xem đại, trở lên phổ biến, đặc biệt nước tư phát triển: Pháp, Mỹ, Canada, Anh Địa thống kê không áp dụng rộng rãi khảo sát thăm dò mỏ, địa vật lý, địa chất thuỷ văn, địa chất cơng trình, địa hố, dầu khí, khai thác mỏ mà cịn nhiều lĩnh vực khác: Nơng nghiệp, sinh học, khí tượng thuỷ văn, ngư nghiệp, xã hội học, học môi trường Error: Reference source not found Trong địa thống kê, vấn đề quan tâm nghiên cứu tượng, vật chất liệu tượng, vật chất khơng phải lúc thu thập hết tồn đầy đủ liệu cần thiết cho trình phân tích nghiên cứu Từ khó khăn này, nhà nghiên cứu tìm tịi phát triển mơ hình, phương pháp giúp ước tính (nội suy) liệu chưa biết từ liệu biết, bật mơ hình, phương pháp hàm cấu trúc Variogram Kriging Nắm bắt tầm quan trọng phương pháp em tiến hành nghiên cứu tính tốn Variogram , Kriging 2D, Validation phần mềm Excel kết hợp so sánh với phần mềm thương mại GS+ Version Mục tiêu Bài tập lớn xây dựng lại phương pháp Variogram 2D Ordinary Kring để giúp em hiểu sâu chất cách thức tác giả xây dựng nên phương pháp, hiểu khái niệm, định nghĩa mục đích ứng dụng hai phương pháp Phạm vi đối tượng nghiên cứu Bài tập lớn sử dụng liệu khảo sát độ thấm khu vực đất Trạm thí nghiệm Broom's Barn để tiến hành phân tích liệu tính toán Phương pháp nghiên cứu em chọn lọc thơng tin từ tài liệu tìm được, kết hợp mơ so sánh kết có để đưa kết luận Để hiểu rõ chất cách thức tác giả xây dựng nên phương pháp thông qua sử dụng phần mềm Excel xây dựng thuật toán nội suy, đánh giá hiệu nội suy,vẽ đồ thị độ thấm khu vực nhỏ so sánh kết trực quan có với phần mềm thương mại GS+ Version Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy môn địa kĩ thuật địa thống kê, Khoa Kỹ thuật Địa chất & Dầu khí nói chung Thầy Phạm Sơn Tùng nói riêng Xuyên suốt trình học làm tập em, em nhận trợ giúp kiến thức giảng dạy cách nhiệt tình từ quý giảng viên, đặc biệt thầy Tùng, từ tạo cho em vốn kiến thức cần có để hồn thành tiểu luận Tuy nhiên, trình làm tiểu luận kiến thức chun ngành em mơn học cịn hạn chế nên khơng thể tránh khỏi vài thiếu sót trình bày đánh giá vấn đề Rất mong nhận góp ý, đánh giá quý thầy để kiến thức em thêm hồn thiện Một lần em xin chân thành cảm ơn quý thầy cô !!! download by : skknchat@gmail.com CHƯƠNG : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ QUY TRÌNH TÍNH TỐN Hàm cấu trúc -Variogram [(h)] Error: Reference source not found Khi xét đến đặc tính khơng gian đối tượng nghiên cứu, lý thuyết toán dùng “lý thuyết biến số vùng” Biến số biến đổi cách liên tục từ điểm quan sát đến điểm quan sát khác song khó mơ hình hóa hàm thơng thường Giả sử ta có dẫy mẫu (điểm đo) điểm đo x i mạng hình vng đo biến số Z(xi) tương ứng; biến số thuộc kiểu ổn định (dừng) xác định giá trị trung bình nhận biến số quy tâm Z'(x) cách trừ biến số vùng cho giá trị trung bình Lấy trung bình bình phương biến số Z(x): - tương ứng với phương sai mẫu biến vùng Dễ nhận thấy rằng, giá trị điểm quan sát có liên quan đến giá trị tổng điểm khác phân bố cách khoảng cách định Đồng thời ảnh hưởng mẫu khoảng cách xa ảnh hưởng mẫu có khoảng cách gần Hơn xảy trường hợp mức độ ảnh hưởng mẫu cịn phụ thuộc vào phương vị khơng gian vị trí lấy mẫu (khi có tính dị hướng) Để phản ánh phụ thuộc này, người ta thường dùng vectơ khoảng cách h có phương vị xác định Mức độ phụ thuộc điểm đo (lấy mẫu) nằm khoảng cách hi theo hướng xác định phản ánh momen tương quan biểu diễn đồ thị Vì vậy, Matheron đề lý thuyết variogram hay gọi hàm cấu trúc: | hàm số gia Z (x1)-Z(x2), Matheron gọi biểu đồ phương sai hay Variogram hàm cấu trúc Hàm cấu trúc giải tốt vấn đề giá trị ước lượng bị ảnh hưởng nhiều điểm xa Đồng thời, phương vị không gian lấy mẫu ảnh hưởng đến tính tương quan mẫu 1.1 Định nghĩa Hàm cấu trúc sử dụng kỹ thuật địa thống kê để mô tả mối quan hệ không gian Hàm cấu trúc định nghĩa nửa kỳ vọng toán học biến ngẫu nhiên Z: download by : skknchat@gmail.com Hàm cấu trúc thực nghiệm xác định trung bình bình phương hiệu giá trị khác biệt khoảng h: N(h) = số lượng cặp điểm nghiên cứu 1.2 Các tính chất hàm cấu trúc – Variogram [γ(h)] Các hàm cấu trúc – variogram có khái niệm sau: a = bán kính ảnh hưởng khoảng cách mà variogram đạt giá trị trần Khi khoảng cách lag h > a giá trị nghiên cứu biến đổi hồn tồn ngẫu nhiên khơng có mối quan hệ tương quan lẫn C = Giá trị trần Sill giá trị mà variogram không tăng Nugget = hiệu ứng tự sinh (h=0) # Hiệu ứng xảy khoảng cách liệu nhỏ so với khoảng nội suy Có gián đoạn liệu liệu có khoảng cách lag lớn Tính chất variogram (0) = (h) = (-h): hàm đối xứng (h) > : điều chứng tỏ γ(h) tăng chậm so với Hình Biểu đồ hàm cấu trúc download by : skknchat@gmail.com Nếu covariance tồn variogram tồn tại, ngược lại, variogram tồn chưa tồn hàm covariance 1.3 Các mơ hình hàm cấu trúc Trong phần nói phương pháp sử dụng để mô mơ hình variogram Ước lượng variogram cho phép biết giá trị variogram khoảng lag định 1.3.1 Mơ hình hình cầu Mơ hình hình cầu loại mơ hình variogram phổ biến đặc trưng đường tuyến tính khoảng lag nhỏ, sau vượt qua bán kính ảnh hưởng (a) giá trị variogram khơng thay đổi Sill (C) Hình Mơ hình cầu 1.3.2 Mơ hình hàm mũ Mơ hình hàm mũ giống với mơ hình hình cầu gần tiệm cận với sill có độ dốc lớn phía gốc so với loại mơ hình khác download by : skknchat@gmail.com Hình Mơ hình hàm mũ 1.3.3 Mơ hình Gaussian Mơ hình Gaussian có độ tương quan cao bán kính ảnh hưởng ngắn dùng để mơ hình hóa biến có tính liên tục cao Mơ hình Gaussian tiệm cận khơng hồn tồn đạt đến trần Sill (~95%) Hình Mơ hình Gaussian Ordinary Kriging (OK): Kriging nhóm phương pháp địa thống kê dùng để nội suy số liệu trường ngẫu nhiên điểm (một khối) chưa biết giá trị (ví dụ: khơng lấy mẫu phân tích, …) từ giá trị biết điểm lân cận Ưu điểm Kriging bao gồm Error: Reference source not found: download by : skknchat@gmail.com Kriging nội suy xác phương sai nội suy tương ứng không Kriging không xem xét khoảng cách điểm quan sát điểm cần ước lượng mà cịn vị trí tương đối điểm quan sát Trọng số (λ) không bị ảnh hưởng giá trị điểm đo Ví dụ: cấu trúc phân bố điểm giống xuất hai vị trí khác nhau, trọng số kriging giống nhau, không phụ thuộc vào giá trị đo Trọng số Kriging cho thấy hiệu ứng sàng lọc, điểm xa điểm cần ước tính có trọng số thấp ngược lại điểm gần điểm cần ước tính có trọng số lớn (sức ảnh hưởng lớn) Nhược điểm Kriging Error: Reference source not found: Kriging giả định không gian nghiên cứu tĩnh; nghĩa phân phối xác suất chung không thay đổi tồn khơng gian nghiên cứu Kriging giả định đặc tính gọi đẳng hướng; có đồng theo hướng Độ xác mơ hình bị hạn chế liệu không tương quan mặt không gian phạm vi trải rộng liệu bị hạn chế số lượng điểm liệu nhỏ Ordinary Kriging kriging chưa biết giá trị trung bình, dựa chủ yếu vào giả thuyết hàm ngẫu nhiên ổn định (tĩnh) Các toán dạng thường giả định rằng: có n giá trị Z 1, Z2, ….Zn ứng với giá trị điểm đo x1, x2,…xn phân bố lân cận điểm cần ước lượng x0 (hoặc khối ước lượng V0) Giá trị ước lượng tuyến tính cho x (hoặc V0) có dạng Error: Reference source not found: Trong đó: = trọng số = thông số quan sát lân cận điểm (hoặc khối) cần ước lượng * Điều kiện tối ưu phép ước lượng Phép ước lượng phải đảm bảo: Thứ nhất: Khơng có sai số hệ thống, sai số trung bình phải xấp xỉ Viết lại dạng: 10 download by : skknchat@gmail.com Hình Sơ đồ khối q trình tính tốn Validation CHƯƠNG : SỐ LIỆU ĐẦU VÀO Em lựa chọn phần mềm Excel để thực tính tốn variogram 2D/Ordinary Kriging cho liệu độ thấm (K) liệu khảo sát đất Trạm thí nghiệm Broom's Barn Hình Dữ liệu gốc liệu khảo sát đất Trạm thí nghiệm Broom's Barn 13 download by : skknchat@gmail.com CHƯƠNG : KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ Em chọn h = đơn vị đo chiều dài cách tính tọa độ liệu, thực tính tốn vẽ đồ thị Variogram: 14 download by : skknchat@gmail.com Hình Đồ thị Variogram cho liệu khảo sát Experimental Spherical Exponential Gaussian i h Sum_dev N(h) γ(h) γ(h)/γ(h)max C a γ(h) γ(h)/γ(h)max erro 0 435 0 91.873 0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 28175 32803 32954 30946 35905 34680 33840 33258 25241 24260 23510 20405 15434 15035 12664 10468 9069 7274 1774 1608 1584 397 363 331 300 270 240 210 181 156 136 119 106 93 82 72 63 57 53 48 43 38 35.485 45.183 49.779 51.577 66.491 72.25 80.571 91.873 80.901 89.191 98.782 96.25 82.978 91.677 87.944 83.079 79.553 68.623 18.479 18.698 20.842 0.3592 0.4574 0.5039 0.5221 0.6731 0.7314 0.8157 0.9301 0.819 0.9029 0.9744 0.84 0.9281 0.8903 0.841 0.8053 0.6947 0.1871 0.1893 0.211 Min square 17.136 33.735 49.256 63.163 74.916 83.978 89.809 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 0.1865 0.3672 0.5361 0.6875 0.8154 0.9141 0.9775 1 1 1 1 1 1 1 336.66 131.07 0.2739 134.23 70.984 137.54 85.34 120.39 7.1918 47.729 19.159 79.111 0.0385 15.433 77.327 151.79 540.58 5386.6 5354.6 5045.4 γ(h) γ(h)/γ(h)max erro 28.73 48.475 62.046 71.373 77.784 82.19 85.218 87.299 88.729 89.712 90.388 90.852 91.171 91.391 91.542 91.645 91.716 91.765 91.799 91.822 91.838 0.3128 0.5278 0.6756 0.7772 0.847 0.8949 0.9279 0.9506 0.9661 0.9769 0.9842 0.9893 0.9927 0.9951 0.9968 0.9979 0.9987 0.9992 0.9996 0.9998 45.633 10.837 150.47 391.91 127.53 98.796 21.588 20.922 61.286 0.2716 70.452 29.135 67.125 0.0818 12.939 73.373 147.96 535.59 5375.8 5347.2 5040.4 γ(h) γ(h)/γ(h)max erro 4.2072 15.708 31.621 48.475 63.412 74.878 82.633 87.299 89.811 91.027 91.557 91.765 91.84 91.864 91.871 91.872 91.873 91.873 91.873 91.873 91.873 0.0458 0.171 0.3442 0.5276 0.6902 0.815 0.8994 0.9502 0.9776 0.9908 0.9966 0.9988 0.9996 0.9999 1 1 1 978.3 868.81 329.72 9.6189 9.4785 6.9071 4.2502 20.922 79.399 3.3695 52.197 20.112 78.519 0.0349 15.414 77.317 151.79 540.57 5386.6 5354.6 5045.4 17741.48858 17629.29335 Min Hình Kết tính tốn Variogram liệu Dựa vào đồ thị Excel nhóm sinh viên xác định: Variogram tăng sau ổn định dần trị số = C, Sill - Giá trị ngưỡng (trần) C = 91.873 Range - Bán kính ảnh hưởng liệu a = ft Hiệu ứng tự sinh (nugget effect) khơng có 15 download by : skknchat@gmail.com 19033.36905 17629.29335 Exponential Variogram biến thiên có tính chu kỳ Độ thấm khảo sát khơng có tính xu hướng Qua khảo sát excel Variogram thơng số độ thấm gần với mơ hình hàm mũ (Exponential) Hình Kết khảo sát mơ hình Variogram đồng từ phần mềm GS+ Kết phần mềm cho thấy sát với kết nhóm sinh viên tính tốn từ excel Sill, Range, hình dạng đồ thị cho từ phần mềm GS+ tương đồng với kết từ Excel Tuy mơ hình phần mềm chọn có khác mơ hình xác định từ Excel để có nhận định xác hiệu phần mềm nhóm để phần mềm tự fit mơ hình mà khơng sửa lại Có thể có ngun nhân khác dẫn đến tình trạng tính bình phương sai lệch giá trị hai vị trí khác nhau, phần mềm xác định triệt để điểm khoảng cách i x h để tính, trong phần mềm Excel em tính bình phương sai lệch hai giá trị hai vị trí điểm dễ phát Do số lượng điểm cần nội suy nhiều nên em định làm rõ phương pháp Ordinary Kriging khu vực số liệu định để thu nhỏ phạm vi cần nội suy 16 download by : skknchat@gmail.com Data Location 35 30 North 25 20 15 10 0 10 12 14 16 18 20 East Hình Khu vực nội suy khoảng tọa độ X = [1,5], Y=[27,31] em chọn nội suy điểm (các điểm màu đỏ) điểm biết (các điểm màu xanh dương) Đối với số lượng điểm quan sát xung quanh điểm cần nội suy, em chia thành loại: có điểm quan sát điểm quan sát để thực chia thành nhóm thuật tốn để nội suy loại điểm có vị trí khác Hình Các điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh 17 download by : skknchat@gmail.com Khi bắt đầu trình nội suy ta phải nhập thủ công tọa độ điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh 1a Data and Estimate Locations and Values Point x y Value (K) 28 21 28 20 27 19 27 19 Unknown 4.5 27 ??? Hình 10 Giao diện nhập tọa độ điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh Excel 1b Data and Estimate Locations and Values Point x y value 30 20 30 15 30 14 29 14 29 13 29 15 unknown 29.5 ??? Hình 11 Giao diện nhập tọa độ điểm cần nội suy điểm quan sát xung quanh Excel Thông qua bước trung gian (tính khoảng cách điểm, tính giá trị Variogram) ta có ma trận để giải trọng số Kriging xây dựng theo công thức phần có sở lý thuyết 18 download by : skknchat@gmail.com 4a Matrix A 6a Matrix B 10.79535363 10.795354 14.88646 19.13406103 10.79535363 14.886457 10.79535 19.13406103 10.79535363 14.88645668 10.79535 8.60187206 14.88645668 10.79535363 10.795354 8.60187206 1 1 6b Matrix B 4b Matrix A 10.79535 20.32222 10.79535 10.79535 10.79535 14.88646 20.32222 10.79535 22.40273 10.79535 14.88646 22.40273 19.13406103 14.88645668 22.40272637 10.79535363 14.88645668 8.60187206 14.88645668 10.79535363 19.13406103 19.13406103 10.79535363 20.32221977 14.88646 10.79535 14.88646 10.79535 10.79535363 8.60187206 22.40273 14.88646 10.79535 20.32222 10.79535363 19.13406103 1 1 1 Hình 12 Hai ma trận A B xây dựng Excel cho nội suy từ điểm xung quanh 7b Weight 7a Weight 8a Kriging Results estimate 13.21703 0.723706144 ( λ2) variance 92.79202 -0.103750701 ( λ1) Estimate 18.6887479 -0.111853072 ( λ3) -0.103750701 ( λ2) Variance 90.20517566 -0.111853072 ( λ4) 0.603750701 ( λ3) 0.603750701 ( λ4) 4.748675561 ( μ) [X,Y]=[4.5, 27] 8b Kriging Results -0.111853072 ( λ1) 0.723706144 ( λ5) -0.111853072 ( λ6) [X,Y]=[4, 29.5] 6.534387064 ( μ) Hình 13 Kết trọng số Kriging, giá trị ước tính phương sai nội suy với điểm điểm xung quanh So sánh kết đa số điểm nội suy được, em nhận thấy kết sát Tuy nhiên số điểm lệch nhau, ngun nhân giải thích em làm quy mô nhỏ, nên kết xác so với phần mềm, đặc biệt cịn phần mềm thương mại Hình 14 Kết tra từ đồ thị Kriging có từ phần mềm GS+ Ta nhận thấy điểm [X,Y] = [4.5, 27] có kết nội suy sát so với phần mềm GS+ (chỉ lệch khoảng 1mD, 5.6% giá trị độ thấm nội suy tra từ phần mềm GS+), điểm [X,Y] = [4, 29.5] lại cho kết chênh lệch (chênh lệch 2.4 mD, khoảng 15% giá trị nội suy tra từ phần mềm GS+) 19 download by : skknchat@gmail.com 19 2.5 28.5 16 20 2.5 29.5 18.25 21 2.5 30.5 18.25 22 2.5 31 12.94373949 23 2.5 30 25.35559216 24 2.5 29 12.15108549 27 27.5 14.04591007 28 28.5 14.10517542 Thực phần mềm Excel hết xác định cần18.61853072 nội suy ta 25 điểm 2.5 28 26 2.5 27 15.0849972 bảng giá trị: Synthesis data of KRIGING Point x y Value(est) 29 29.5 17.11185307 27.5 23.53750701 30 30.5 17.72370614 28.5 26.05626051 31 3.5 27.5 17.75 29.5 29.16001122 32 3.5 28.5 16 30.5 32.28251542 33 3.5 29.5 15.5 1.5 27.5 20 34 3.5 30.5 16.25 1.5 28.5 20.75 35 3.5 31 14.4812465 1.5 29.5 23.5 36 3.5 30 18.95408993 1.5 30.5 24.5 37 3.5 29 11.48664471 1.5 31 19.54749019 38 3.5 28 19.95408993 10 1.5 30 31.5792983 39 3.5 27 16.6887479 11 1.5 29 17.36518157 40 27.5 21.11853072 12 1.5 28 24.40150222 41 28.5 17.33555922 13 1.5 27 16.46249299 42 29.5 13.2170285 14 27.5 16.82888157 43 30.5 14.44073464 15 28.5 15.76961621 44 4.5 27.5 19.75 16 29.5 18.26961621 45 4.5 28.5 17.25 17 30.5 16.87479163 46 4.5 29.5 14.25 47 4.5 30.5 15 48 4.5 31 15.7075014 49 4.5 30 14.38814693 50 4.5 29 12.43405699 51 4.5 28 22.28964915 52 4.5 27 18.6887479 53 27.5 19.3962493 54 28.5 17.6037507 55 29.5 14.6037507 56 30.5 15 18 2.5 27.5 16.5 19 2.5 28.5 16 20 2.5 29.5 18.25 21 2.5 30.5 18.25 22 2.5 31 12.94373949 23 2.5 30 25.35559216 24 2.5 29 12.15108549 25 2.5 28 18.61853072 26 2.5 27 15.0849972 27 27.5 14.04591007 28 28.5 14.10517542 30.5 17.72370614 29.5 bằng17.11185307 Hình 15 29 Bảng giá3 trị nội suy phương pháp Ordinary Kriging em có thơng 30 31 3.5 32 3.5 qua thuật dựng phần mềm Excel 27.5 toán xây 17.75 28.5 16 Để đánh giá độ tin cậy phương pháp, em thực lại phương pháp 34 3.5 30.5 16.25 điểm quan sát 3.5 có, để so đối chiếu giá trị thực giá trị vừa nội suy, hai 35 31 sánh,14.4812465 3.5 chứng tỏ30phương 18.95408993 giá trị 36gần pháp xây dựng có hiệu chấp nhận 37 3.5 29 11.48664471 ngược lại 38 3.5 28 19.95408993 33 3.5 29.5 15.5 39 3.5 27 16.6887479 50 4.5 29 12.43405699 51 4.5 28 22.28964915 52 4.5 27 18.6887479 53 27.5 19.3962493 54 28.5 17.6037507 55 29.5 14.6037507 Có thể thấy 4giá trị nội27.5suy có21.11853072 nhờ cách làm tương tự thuật toán 40 phần mềm 41Excel sát trị thực tế Nhưng em nhận thấy giá trị 28.5với giá 17.33555922 42 29.5 13.2170285 thực lớn kết nội suy có lại chênh lệch, nguyên nhân dễ hiểu 43 30.5 14.44073464 số lượng điểm quan4.5sát chọn27.5 xung quanh 44 19.75 điểm cần nội quy cịn chất nội 45 28.5 lớn 17.25 suy khơng thể 4.5 cho kết giá trị quan sát xung quanh, nên 46 4.5 29.5 14.25 chênh lệch47ở quy mô nhỏ mà30.5em chọn 15 thực chấp nhận Điều có 4.5 thể nhận thấy 4.5 rõ quan thị, điểm có giá trị thực lớn giá trị nội 48 31 sát đồ15.7075014 49 4.5 30 14.38814693 suy lớn nằm xa đường thẳng có hệ số góc tan(45o)=1 56 20 download by : skknchat@gmail.com 30.5 15 10 Cross Validation Point x y 31 value(act) 28 value(est) 22.74418454 30 32 25.13858397 29 23 25.6267837 28 26 20.51811196 27 19 21.51163091 31 14 22.10236005 30 24 20.25 29 15 20 28 19 18.25 10 27 16 17.48188804 11 31 15 15.82519212 12 30 20 17 13 29 14 16 14 28 16 17.25 15 27 15 17.13858397 16 31 15 15.37952799 17 30 15 15.5 18 29 13 16.25 19 28 21 17 20 27 19 17.96377609 21 31 16 14.37209227 22 30 14 15.37952799 23 29 15 16.03622391 24 28 20 17.96377609 25 27 19 21.51163091 Hình 16 Bảng giá trị thực giá trị nội suy từ phương pháp em xây dựng lại phần mềm Excel Hình 17 Biểu đồ đối chứng giá trị thực giá trị nội suy từ phương pháp Ordinary Kriging 21 download by : skknchat@gmail.com Hình 18 Kết đường hồi quy điểm khảo sát giá trị thực giá trị nội suy khơng q trùng đường thẳng có hệ số góc tan(45o) = Trong với phương pháp Variogram đồng không đồng phần mềm GS+ cho hiệu suất cao Nội suy với mơ hình Variogram khơng đồng cho kết cao hơn, hệ số góc đường nội suy tuyến tính 0.944 so với 0.914 mơ hình Variogram đồng Cả mơ hình cho kết khả quan nhiều so với quy mô nhỏ mà em có thực hiện, tương tự, em nhận thấy kết đối chứng khơng có ý nghĩa nhiều giá trị thực tế lớn Hình 19 Kết đối chứng validation với mơ hình Variogram Isotropic 22 download by : skknchat@gmail.com Hình 20 Kết đối chứng validation với mơ hình Variogram Anisotropic Đến với biểu diễn kết đồ thị màu em nhận thấy có tiến triển khả quan sau ứng dụng phương pháp Ordinary Kriging vào nội suy Từ số lượng điểm giá trị ban đầu chọn 25, tăng gấp đôi thành 56 điểm, em nhận thấy kết đồ thị cho từ phần mềm Excel cho với chi tiết cao cũ, phân bố rõ rệt Hình 21 Hình ảnh kết đồ thị Kriging biểu diễn mặt phẳng thực Excel 23 download by : skknchat@gmail.com Hình 22 Hình ảnh kết đồ thị Kriging biểu diễn dạng 3D thực Excel So với phần mềm có khả điều chỉnh thiết lập hướng cho mơ hình Variogram khơng đồng nhất, nên kết cho hai trường hợp nội suy phần mềm GS+ đầy đủ chi tiết nhiều em nhận thất kết xây dựng từ Excel khơng hồn tồn giống từ phần mềm GS+ nhìn chung giống phần Thêm vào đó, nhận thấy kết nội suy Ordinary Kriging từ mơ hình Variogram đồng khơng tốt kết nội suy Ordinary Kriging từ mơ hình Variogram khơng đồng Theo thiết lập ban đầu phần mềm GS+ dễ thấy giá trị độ thấm phân bố dọc theo hướng 140 o, chứng tỏ lợi chọn lựa mơ hình Variogram đồng hay không từ Excel tạo nên hiệu nội suy không nhỏ 24 download by : skknchat@gmail.com Hình 23 Kết nội suy Ordinary Kriging từ mơ hình Variogram đồng 25 download by : skknchat@gmail.com Hình 24 Kết nội suy Ordinary Kriging từ mơ hình Variogram khơng đồng phân bố theo hướng 140o thiết lập trước Hình 25 Vùng liệu mà em chọn thực nội suy, kết nhìn từ từ phần mềm GS+ 26 download by : skknchat@gmail.com CHƯƠNG : KẾT LUẬN Thông qua công việc xây dựng lại phương pháp Variogram 2D Ordinary Kring em thực hiểu sâu chất cách thức tác giả xây dựng nên phương pháp, hiểu khái niệm, định nghĩa mục đích ứng dụng hai phương pháp em nhận thấy hai phương pháp có ý nghĩa lớn ngành khoa học tổng hợp nói chung ngành địa chất dầu khí nói riêng, có mặt vị trí, cơng việc q trình khảo sát, đánh giá, mơ cấu trúc địa chất, thực khai thác, khai thác tăng cường dự báo khai thác Cho nên sức mạnh phần mềm phần mềm dầu khí địa chất nói riêng phần mềm thương mại GS+ nói riêng khơng thể phủ nhận Bằng tập lớn hay đồ án cuối kỳ môn học địa thống kê, em thực lại phần nhỏ công việc mà phần mềm GS+ làm tốt em nhận thấy khơng dễ dàng để đạt hiệu cao phần mềm thương mại Thơng qua q trình tìm hiểu mạng Intertnet thực em khơng thấy nghiên cứu có khả làm trọn vẹn chí xây dựng lại sơ khai phương pháp Variogram 2D Ordinary Kring phần mềm lập trình Excel Cho nên em nhận thấy đóng góp chủ yếu để hiểu rõ kiến thức học, hồn tồn tự xây dựng chương trình tính tốn trọn vẹn hai phương pháp Variogram 2D Ordinary Kring Tuy nhiên em kiến nghị có nhiều thời gian đầu tư hơn, thực tế cải thiện thuật tốn mà em xây dựng phần mềm Excel đạt kết cao hơn, tăng tính tự động, giúp người học hiểu rõ chất, ý nghĩa hai phương pháp môn học địa thống kê, từ mạnh dạn nắm rõ sử dụng thành thạo phần mềm GS+ 27 download by : skknchat@gmail.com ... 87. 299 88.7 29 89. 712 90 .388 90 .852 91 .171 91 . 391 91 .542 91 .645 91 .716 91 .765 91 . 799 91 .822 91 .838 0.3128 0.5278 0.6756 0.7772 0.847 0. 894 9 0 .92 79 0 .95 06 0 .96 61 0 .97 69 0 .98 42 0 .98 93 0 .99 27 0 .99 51... 87. 299 89. 811 91 .027 91 .557 91 .765 91 .84 91 .864 91 .871 91 .872 91 .873 91 .873 91 .873 91 .873 91 .873 0.0458 0.171 0.3442 0.5276 0. 690 2 0.815 0. 899 4 0 .95 02 0 .97 76 0 .99 08 0 .99 66 0 .99 88 0 .99 96 0 .99 99. .. 0 .99 27 0 .99 51 0 .99 68 0 .99 79 0 .99 87 0 .99 92 0 .99 96 0 .99 98 45.633 10.837 150.47 391 .91 127.53 98 . 796 21.588 20 .92 2 61.286 0.2716 70.452 29. 135 67.125 0.0818 12 .93 9 73.373 147 .96 535. 59 5375.8 5347.2
Ngày đăng: 28/03/2022, 15:34
Xem thêm:
