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2024数维杯数学建模C题第一问最细致思路讲解
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本次数维杯数学建模, 我们给大家带来有关C题天然气水合物资源量评价的9.9助攻内容. 主要包含完整代码, 原始数据, 数据, 结论等, 所有内容每日更新. 【金山文档 | WPS云文档】 2024数维杯数学建模资料与答疑 https://kdocs.cn/l/cuwSKLKvBoxU 或点我头像, 私信“助攻”获取。 本问的整体思路大致如下: 首先,我们需要整理和分析附件中提供的井位信息。B站up: 全糖奶茶屋根据附件2中的信息,我们有14个井位的坐标:通过可视化,我们可以直观地看到井位的空间分布。 数据预处理:计算有效厚度,这里我们假设有效厚度是饱和度大于0的深度区间,删除-9999的异常值,通过Excel筛选即可B站up: 全糖奶茶屋 接着根据公式我们要计算Q的范围,使用体积法公式,结合有效面积、有效厚度、孔隙度、水合物饱和度和产气量因子,计算出天然气水合物的资源量。 资源量=有效面积×有效厚度×孔隙度×水合物饱和度×产气量因子(155) 因为题目中没有明确给出我们有效面积与有效厚度的具体数值,因此我们无法计算出资源量这个固定指标,因此我们通过题目给出的体积法联想到将资源量转化成资源量的一个比率相关的指标将有效面积乘以有效厚度作为资源量的体积,进而与资源量相除,作为一个与资源量相关的变化指标 通过Kmeans聚类 K-Means算法的初始聚类中心是随机选择的K个样本点作为初始中心,然后通过迭代不断优化簇中心,直到达到收敛条件。K-Means聚类算法的流程如下: (1)初始化:随机选择K个初始聚类中心(可以是随机选择K个样本作为初始中心,或者通过其他方法初始化)。 (2)分配样本:B站up: 全糖奶茶屋对每个样本计算其与各个聚类中心的距离,将样本分配到距离最近的簇中,形成K个簇。 (3)更新中心:计算每个簇内样本的平均值,B站up: 全糖奶茶屋将这些平均值作为新的聚类中心。 (4)重复迭代:重复步骤2和3,直到满足终止条件,例如簇中心不再变化或达到一定的迭代次数。 (5)终止条件:K-Means算法可以根据以下条件终止迭代: 簇中心不再变化(收敛)。 达到指定的最大迭代次数。 样本分配不再改变(稳定性)。 (6)输出结果:返回最终的簇中心和每个样本所属的簇标签 根据聚类结果进行划分天然气水合物资源分布范围(深度信息)划分重合部分
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