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2024年数维杯C题解题思路1.0版本+数据预处理问题一代码分享
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C题:天然气水合物资源量评价(附赠数据预处理代码) 题目分析: 问题背景:天然气水合物作为一种高效的清洁后备能源,其资源量评估对未来能源开发极为重要。 具体任务: 0.数据预处理 首先将txt中的数据合并到表格里方便后续操作,从Excel文件导入数据,清洗数据,包括删除标记为无效的数据(如-9999)。 将数据重构成适合分析的格式,为每个钻井分配独立的列(深度、孔隙度、含水合物饱和度)。并进行初始数据的可视化, 首先我们可以对附件二的地理位置以及部分附件一的数据进行可视化。井位可视化:利用钻井的X、Y坐标在地图上绘制井位,以直观展示钻井的空间分布。钻井数据可视化:选择个别钻井(例如w01和w02),绘制孔隙度和含水合物饱和度随深度的变化曲线图,以了解地质参数的分布特征。 1. 确定天然气水合物资源分布范围。 根据钻井数据,确定资源分布的可能边界。这可以通过建立最小外接矩形、Voronoi图或使用空间插值方法(如克里金插值)来完成,以描绘资源的概率分布图。 2. 研究资源参数的概率分布及变化规律。 描述性统计分析:计算每个参数的统计描述(均值、中位数、方差等)并绘制其分布(直方图、箱形图)。 概率模型选择:根据数据特性选择合适的概率分布模型(如正态分布、对数正态分布或贝塔分布)来拟合各参数。 地统计学分析:利用克里金方法或其他空间插值技术,研究参数在研究区域内的空间变异性,为参数的空间分布提供模型。 3. 给出资源量的概率分布估计。 集成模型建立:结合前步骤的地统计模型,计算每个位置的资源量预测值。 蒙特卡洛模拟:利用蒙特卡洛方法对资源量进行随机模拟,以产生资源量的概率分布。 资源量汇总:使用统计方法(如积分或求和)从模拟数据中估计整个区域的总资源量和不确定性。 4. 讨论如何安排额外的钻孔位置以优化资源勘探。 数据评估:分析现有钻孔数据,识别数据空白区域或参数高变异性区域。 优化模型:应用地统计学和优化算法(如遗传算法或模拟退火)来选择最佳钻井位置。这些位置应当能最大化潜在资源的发现概率,同时考虑成本效益。 多目标决策分析:考虑多个因素(如成本、资源潜力和环境影响),使用决策支持系统或多标准决策分析来最终确定钻井位置。
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