Solved Problems in Geostatistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Oy Leuangthong

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2008-08-25

价格:USD 84.95

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9780470177921

丛书系列:

图书标签:

• Geostatistics
• Spatial Statistics
• Applied Statistics
• Earth Sciences
• Environmental Science
• Data Analysis
• Problem Solving
• Mining
• Petroleum Engineering
• Hydrology

勘探地球物理学中的前沿方法与实践应用 一本深入探讨现代地球物理数据采集、处理、解释及地球系统建模的综合性著作 作者简介： 本书汇集了来自全球顶尖研究机构和工业界的资深地球物理学家、应用数学家及数据科学家。他们不仅在理论研究上有所建树，更在复杂的油气勘探、矿产资源评估、地热开发以及环境地球物理等实际工程项目中积累了丰富的实践经验。本书的撰写团队致力于弥合纯粹的理论发展与实际工程需求之间的鸿沟。 书籍定位与目标读者： 本书旨在成为勘探地球物理领域，尤其是在地震学、重力、磁法、电磁法以及井间地球物理数据应用方面的权威参考书。它超越了基础教科书的范畴，专注于当前行业面临的挑战以及前沿技术的最新进展。 本书的目标读者群包括： 1. 中高级地球物理勘探工程师与地质学家： 希望更新知识体系，掌握最新的反演算法、噪声压制技术和数据融合策略的专业人士。 2. 地球物理、应用数学与数据科学的研究人员： 寻求在波动方程成像、非线性反演、机器学习在地球物理中的应用等交叉学科领域获取深入洞察的学者。 3. 地球科学研究生： 需要一本既有坚实理论基础又紧密结合实际案例的高阶教材。 4. 能源与矿产勘探领域的项目经理和决策者： 需要理解新技术潜力及其在风险评估和资源优化中的作用。 --- 第一部分：高精度地球物理数据获取与质量控制（Acquisition and Quality Assurance） 本部分聚焦于如何从源头保证地球物理数据的可靠性和信息密度，这是所有后续处理和解释工作的基础。 第一章：先进地震采集系统设计与优化 深入探讨全波形反演（FWI）对采集几何布局的严格要求。详细分析宽方位角（Wide Azimuth, WA）和全波场（Full Waveform）采集策略的优缺点，以及针对复杂构造区域（如盐丘下、深水区）的非常规采集技术，包括节点（Node）技术和分布式声波传感（DAS）在勘探中的应用潜力。重点讨论采集数据的信噪比（SNR）提升技术与近地表建模的迭代方法。 第二章：非常规电磁法（EM）与遥感数据融合 阐述时间域电磁法（TEM）和频率域电磁法（FEM）在深层结构探测中的最新进展，特别是高精度大地电磁法（MT）在幔部结构研究中的应用。讨论如何整合遥感数据（如InSAR形变监测、高分辨率卫星重磁数据）来约束和校正浅层地球物理数据的分辨率限制，实现多尺度信息的有效集成。 第三章：钻孔地球物理数据的质量评估与校准 关注测井数据（Logging Data）的精度问题。探讨声波测井（Sonic Logging）、垂直层析成像（Vertical Seismic Profiling, VSP）的定量解释方法，尤其关注各向异性介质中的波速分析。详细介绍如何利用井间数据（Cross-well Data）对区域地质模型进行垂直分辨率的精细标定。 --- 第二部分：数据处理与成像技术的突破（Advanced Processing and Imaging） 本部分是全书的核心，探讨如何将原始数据转化为具有高分辨率的地质模型。重点强调基于波动方程和统计优化方法的现代成像技术。 第四章：基于波动方程的成像技术 详尽解析共振成像（Reverse Time Migration, RTM）和全波形反演（Full Waveform Inversion, FWI）的数学基础与计算挑战。深入探讨波动方程在各向异性介质（如VTI, TTI）和非均匀介质中的数值求解方法（有限差分、有限元、谱方法）。分析如何有效处理多次波、透射波以及横波分离问题，以提高复杂断裂带的成像质量。 第五章：统计反演、贝叶斯方法与不确定性量化 不再局限于单一最优解的确定性反演，本章着重于贝叶斯框架下的地球物理反演。讨论马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、序列蒙特卡洛（Particle Filtering）在构建概率密度函数（PDF）中的应用。关键在于如何量化模型参数（如波速、密度、电阻率）的置信区间和交叉相关性，为后续的资源评估提供严格的不确定性评估。 第六章：噪声分离与数据增强的机器学习应用 介绍深度学习在地球物理信号处理中的前沿应用。重点讲解卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）在地震数据去噪（如压制随机噪声、混叠噪声）中的效果。讨论如何利用迁移学习（Transfer Learning）将成熟模型应用于数据稀疏的新勘探区域，以及自动识别和标记地质异常体。 --- 第三部分：三维地质建模与资源预测（3D Modeling and Predictive Geoscience） 本部分将焦点从数据处理转向地球物理信息向实际地质和工程决策的转化。 第七章：多物理场数据融合与地质约束 探讨如何有效整合地震、重磁、电磁和测井数据，构建一致的地球物理体。重点介绍概率框架下的数据融合技术，如卡尔曼滤波的扩展应用。阐述地质先验知识（如断层几何、沉积相概率）如何作为硬约束或软约束嵌入到反演迭代过程中，确保模型的地球物理合理性和地质可行性。 第八章：岩石物理学、流体识别与岩性预测 深入分析岩石物理模型（如Gassmann方程、Hashin-Shtrikman界限）在解释地震属性（Acoustic Impedance, Lambda-Mu-Rho）时的局限性。详细介绍利用A-B平面分析、多属性线性/非线性回归技术，实现对孔隙流体（油、气、水）的精细识别，并建立基于地震属性到岩石物性参数的转换函数。 第九章：地质模型的动态更新与风险评估 本书最后一部分聚焦于动态应用。讨论在钻井信息不断增加的情况下，如何高效地更新三维地球物理模型，实现“实时”或“准实时”的建模迭代。详细分析基于蒙特卡洛模拟和敏感性分析的资源风险评估流程，帮助工程师评估钻探目标成功率，优化钻井路径，最大限度地减少勘探盲区带来的经济损失。 --- 结语： 本书全面展示了现代勘探地球物理学的广度和深度，强调了计算能力、先进算法与地质洞察力三者结合的重要性。它不仅是技术的指南，更是引导从业者思考未来地球系统信息提取方式的路线图。读者将从中获得构建高精度、高置信度地下模型的实用工具和理论框架。

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这本书最让我印象深刻的是它对不确定性量化的强调，这在很多侧重于点估计的资料中往往是被弱化的。作者在处理诸如序贯模拟（Sequential Simulation）和条件场模拟（Conditional Field Simulation）这些前沿技术时，展现出了非凡的洞察力。他不仅仅是描述了模拟过程的算法，更着重于讲解不同模拟技术所产生的“不确定性集合”在风险评估中的实际意义。例如，书中有一段关于“高置信区间”和“低置信区间”在工程决策中如何影响最终方案选择的讨论，措辞非常具有说服力。这不仅仅是数学上的探讨，更包含了决策科学的视角。我尤其喜欢他提出的一个观点：地球统计学的最终目标不是得到一个“最可能”的值，而是提供一个“所有可能值”的概率分布区间。这种对“概率思维”的反复灌输，使得这本书超越了传统技术手册的范畴，更像是一本关于地质风险量化哲学的教材。它为那些需要向管理层汇报地质不确定性风险的专业人士，提供了坚实的理论支撑和清晰的阐释框架。

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从排版和示例代码的呈现方式来看，这本书更偏向于传统的学术著作风格，而不是那种专门为快速上手的软件用户设计的“操作指南”。书中对于算法的描述，倾向于使用数学公式和伪代码，而非直接贴出现成的编程语言代码片段，这要求读者具备一定的数学建模能力和编程逻辑思维。我个人认为，这反而是一种优势，因为它保证了知识的普适性，不会因为某一个特定软件版本的更新而迅速过时。在处理复杂的三维空间插值问题时，书中的章节清晰地划分了从数据稀疏区域到数据密集区域的建模策略变化，特别是在处理垂直剖面信息时，它强调了各向异性（Anisotropy）参数设定的重要性，并提供了一套系统化的敏感性测试流程来确定最优的各向异性角度。这种对多尺度、多维度空间依赖性的深入剖析，是本书的显著特色。它不是教你如何点几下鼠标得到结果，而是教会你如何带着批判性思维去构建和验证你的空间模型，从而确保输出结果的科学可靠性。

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我拿到这本关于地球统计学的专著时，最吸引我的是它在数据可视化和实际应用场景切换上的自如。它不像某些教科书那样，热衷于在抽象的数学公式中打转，而是非常注重将复杂的空间插值问题与真实的矿产勘探、环境污染监测等场景紧密结合。书中对变异函数（Variogram）的构建部分尤其精彩，它没有用那种一成不变的理论图形来搪塞读者，而是展示了如何通过蒙特卡洛模拟来检验不同样本量对变异函数估计的稳定性，这种强调“实践检验”的写作手法，极大地增强了我在面对真实、不规则数据时的信心。我特别欣赏作者在讨论数据预处理环节时所持有的那种“怀疑一切”的态度——他反复提醒读者，任何模型的结果都受限于输入数据的质量和内在的空间假设，这种严谨性，在浮躁的学术界是难能可贵的。读完关于局部均值（Local Mean）估计的章节后，我立刻尝试将书中的方法应用到我手头的一个水文地质数据集上，发现之前困扰我的局部点位偏差问题得到了显著改善，这说明书中的方法论是具有高度可操作性的。

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这本关于地球统计学的书，给人的第一印象是它那厚重、务实的封面，仿佛里面藏着无数需要耐心啃噬的知识点。我原本以为这会是一本针对初学者的入门读物，毕竟“Solved Problems”这个标题听起来就带有指导和解答的意味。然而，翻开目录才发现，它的深度远超我的预期。书中对理论模型的推导和案例的分析，都建立在扎实的高级数学基础之上，特别是克里金（Kriging）方法的不同变体及其参数敏感性测试部分，简直像是一场严谨的学术辩论。作者似乎不满足于仅仅展示结果，而是深入挖掘了每一步计算背后的统计学原理和假设条件。比如，在处理非平稳性地质数据时，它没有提供一套“万能药”，反而详细阐述了如何根据数据的空间结构特征，审慎地选择并定制合适的变异函数模型，这对于那些在实际工程中经常遇到“模型不收敛”问题的同行来说，无疑是一份宝贵的经验之谈。阅读过程中，我不得不频繁地查阅傅里叶变换和随机过程理论的参考资料，这无疑增加了阅读的挑战性，但也正是这种深度，让这本书成为了一本真正的“案头工具书”，而不是那种读完就束之高阁的快餐读物。

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这本书的叙事节奏和逻辑结构，带着一种古典学术著作的严谨和一丝不苟，对于习惯了现代网络快节奏学习的我来说，初读时感觉有些晦涩。它仿佛是一位经验丰富的大师，带着学生一步一步地走过一个漫长而复杂的项目周期，而不是简单地抛出结论。其中关于多重克里金（Co-Kriging）和外部漂移克里金（Kriging with External Drift）的对比分析，篇幅巨大且逻辑环环相扣，作者花了大量的笔墨去解释，在引入辅助变量时，如何准确量化辅助变量与目标变量之间的空间交叉相关性，以及这种引入是否真的能带来方差的有效降低。这种对细节的执着，使得初次接触这些高级方法的读者可能会感到吃力，需要反复咀嚼才能消化其精髓。对我而言，这本书的价值更多地体现在它对“为什么”的深入探讨，而不是“怎么做”的简单罗列。它迫使读者从根本上理解地球统计学的核心哲学：空间连续性和结构依赖性。读完后，我感觉自己对空间建模的理解提升到了一个全新的层次，从“会用工具”晋升到了“理解工具的局限”。

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