摘要：将遗传算法、Fisher最优分割和边缘检测算法相结合,设计了一种适用于多参数测井地层划分的遗传最优分割算法.该算法以测井测点号为基因,以有序测点号组为染色体,由测点的边缘隶属度和段间/段内离差总和的比值共同构成综合优化指标(适应度),采用锦标赛选择机制,通过MonteCarlo抽样进行交叉(通过两两染色体比较设定抽样区间),采用灾变变异和精英保持策略,利用多参数测井数据求取最优化地层分界线.在济阳坳陷中生界地层划分中的实际应用,表明该方法的自动分层结果符合地质实际,且计算速度很快.该方法对于没有露头、岩心稀少、地震勘探分辨率低和地球物理测井数据量大情况下的深部隐伏地层划分有很好的适用性.

摘要：目前常用的测井地层自动划分方法是最优分割法。该方法对测井曲线形态及突变点信息利用不充分,影响了分层的地质可靠性,而且计算量大、效率低。为了克服这些问题,提出一种将边缘检测与最优分割相结合的测井地层自动划分方法。该方法先通过边缘检测发现和筛选曲线突变点,而后在突变点集合中进行最优分割,大大提高了计算速度;同时,灵活设计边缘检测指标,优化准则不仅使层间离差平方和最大,也使各分界点两侧曲线形态差异尽量大,提高了分层可靠性。通过济阳坳陷1口井中生界地层划分的实例,说明该方法具有良好的应用效果。

摘要：暴雨是形成泥石流的水动力。泥石流发展趋势预测的主要内容之一是气候条件尤其是暴雨的变化趋势之预测。作者首先以气候资料序列最长的上海站为例，应用有序样品最优分割方法，综合降水与气温要素，对百年来气候序列进行划分，显示出气候变化的周期性和降水的平稳趋势，使泥石流发展具有周期性和持续性。进而，以南昆铁路宜良泥石流带为例，应用灰色灾变预测方法，预测可能引发泥石流的暴雨之频率变化趋势。

摘要：聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。在水文地质工作中，采用聚类分析方法进行含水层富水性（带）划分、地下水水质类型划分与评价等，突破传统地质学所建立的一些定性分类系统，形成一些定量的分类关系。

摘要：为提高水平井基于多级分段的射孔簇设计,建立了水平井多级分段模型的数学模型。利用段内离差,借助组合生成算法,设计了基于段内离差的非递归的最优分割算法,进而利用最优分割算法设计了基于段内离差的约束分段算法。分析了算法的时间复杂度,为改进时间效率,借用地层分段的特点,设计了一个高效的近似算法,其时间复杂度完全满足生产实践的需求,极大地提高了生产效率和准确性。最后设计并实现了射孔簇设计的算法流程,通过在生产实践中应用验证了该算法可靠性。

摘要：本文用Grubbs准则剔除了二滩水电站坝址区现场承压板试验变形模量值的异常数据,然后用最优分割法对正常数据进行了最优分割计算。为坝区岩体有限元计算,提供了合理、可靠的变形模量参数。