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利用径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的原理对储层参数(孔隙度、渗透率)进行了预测,运用有效测井数据和岩心测试资料作为网络模型的学习样本,通过网络的学习、训练,建立了测井解释的RBF神经网络模型。应用此模型定量计算了鄂尔多斯盆地杭锦旗地区多口井的碎屑岩层的孔隙度和渗透率。与用传统的统计方法比较,神经网络的方法显示出了更好的精度和更强的实用性。 相似文献
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砂砾岩储层孔隙结构复杂、非均质性强,在渗透率计算方面传统的测井解释方法误差较大,目前还没有经典的计算砂砾岩渗透率的测井解释模型。以克拉玛依油田某区八道湾组砂砾岩稠油油藏为例,首先在微观层面上分析了渗透率的主控因素。其次根据本地区的实际情况建立了3套渗透率测井解释方法:一是在前人研究基础上改进了多元回归模型;二是在岩性识别的基础上分不同岩性建立了渗透率模型;三是利用BP神经网络进行了渗透率的预测。最后对传统的经验公式与文中的3种方法进行检验。结果表明,比起传统的经验公式和多元回归模型,基于不同岩性的渗透率模型与BP神经网络在实际应用中效果更好,较大幅度地提高了测井解释精度,在非均质性强的砂砾岩油藏中具有更好的应用前景。 相似文献
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文章以莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层为例,对传统的回归统计模型和基于BP神经网络的人工智能预测模型评价储层渗透率方法和效果进行了对比研究。目标储量报告里定火沙三段中孔、中渗;岩性（粒度）和孔隙度是储层渗透率的主要影响因素。根据岩心及测井数据,建立了孔隙度——粒度二元回归渗透率统计评价模型和BP神经网络渗透率预测模型。通过检验样本集精度对比,分析了隐含层数、隐含层节点数等网络结构参数变化对模型预测结果的影响,重点分析了不同的测井参数输入对BP神经网络模型预测结果的影响。优化后的BP神经网络模型对检验样本集的渗透率预测结果精度最高,其平均相对误差为37%,比传统的二元回归统计模型精度提高了26%。对目标油田三口井连续处理,BP神经网络模型渗透率预测结果更加合理,可以满足开发层段产能分析等生产需求。 相似文献
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分析了传统测井解释方法的局限性。从神经网络的机理、特点出发,提出了一种基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法。首先选取适当的测井资料向量组成一个训练模式对,由多个训练模式对构成一个学习样本集。通过神经网络的学习,使网络记住这些特征并形成预测模型,最后根据预测模型计算相应参数。以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,预测了孔隙度与渗透率,并与实测值进行了对比。上述实例分析表明,该方法用于砂岩型铀矿预测岩性、孔隙度和渗透率具有一定的可行性。与传统方法相比,该方法不需要建立具体的解释模型和计算公式,有较好的适应性和预测精度。基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法具有较高的实用价值。 相似文献
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多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。 相似文献
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将常规储层测井解释方法应用于煤层气储层测井解释,其效果存在一定的折扣。为了改善传统方法在煤层气测井解释中出现的问题,将深度学习的思想引入测井解释,提出受限玻尔兹曼机的数量、受限玻尔兹曼机隐含层神经元数量、分类阈值的确定方法,利用深度信念网络进行煤层识别及煤层气含气量的预测。实验结果表明：首先,在交会图法效果不好的情况下,通过深度信念网络进行煤层识别,继而对识别结果进行适当校正,煤层识别成功率可达到90%以上;其次,经过多种方法的对比,利用深度信念网络进行煤层气含气量预测的效果,要好于BP神经网络、多元回归统计以及Langmuir方程三种方法。深度学习改进了传统的BP神经网络,具备更强的复杂函数泛化能力,适用于煤层气测井解释,并具有进一步的推广价值。 相似文献
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借助葵花岛构造油藏描述的实际资料，较详细地叙述测井资料与地质，测试资料紧密结合，通过对四性特征分析，建立测井解释模型和各种解释图版，并建立起适合研究区不同储层的划分有效厚度的物性，电性标准，在储层渗透率计算方面采用先进的神经网络技术。从测井角度对储层非均质性进行精细描述，综合解释出油，气，水层，为储量计算和储层评价提供可靠的物性参数。 相似文献
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建筑物震陷预测新方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用人工神经网络的基本原理，本文修正了经典BP型神经网络的激励函数，并对学习率和训练样本进行了动态调整等多方面改进。根据70个多层建筑震陷的实测资料，在分析了建筑物震陷的影响因素基础上，提取了9个指标；采用改进后的BP算法，建立了多指标的建筑物震陷预测模型。研究结果表明，改进的BP网络性能良好，所建立的模型预测精度高，具有一定的工程实用价值；神经网络法是一种有效可行的预测新方法，人工神经网络技术具有广泛的应用前景。 相似文献
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为提高新安江模型的汇流计算精度并减少经验因素对参数率定的影响,将新安江产流模型与改进的BP汇流模型相耦合,建立XBK(XAJ-BP-KNN)模型。该模型以前期模拟流量和新安江产流模型计算的产流量作为BP网络的输入,出口断面流量作为网络输出,拟合汇流的非线性关系,代替新安江模型的分水源、线性水库及河道马斯京根法的汇流计算;采用相似原理和K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差及相应影响要素对网络输出进行误差修正,实现了无前期实测流量的连续模拟;模型使用SCE-UA算法与遗传早停止LM算法相结合的全局优化方法进行参数优选。在呈村流域的验证表明XBK模型的模拟精度高于新安江模型,全局优化方法能找到最优参数,降低了模型的使用难度。 相似文献
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FORECAST OF PREFERRED FAULT BASED ON NEURAL NETWORK 总被引：10，自引：2，他引：8
基于优势面区域稳定性评价理论和人工神经网络 (ANN)的原理和方法 ,探讨了基于 ANN的优势断裂预报神经网络算法及模型 ,并结合实例检验表明应用反传 (BP)神经网络模型判定优势断裂的新方法是有效的 ,且取得了理想的结果。 相似文献
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基于改进BP算法的Elman网络在软基沉降预测中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
E lm an网络具有动态特性好,逼近速度快,精度高等特点,本文结合软基沉降的基本特征,建立了E lm an网络软基沉降预测模型。考虑到经典BP算法的缺陷,采用改进BP算法对网络进行训练学习。实例分析表明,本文所建立的E lm an网络模型具有一定的可靠性和实用性。 相似文献
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基于遗传-神经网络的单桩竖向极限承载力预测方法研究 总被引：15，自引：4，他引：11
分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法的特点,建立了基于遗传-BP神经网络的单桩竖向极限承载力预测模型。实例研究表明,预测模型性能良好、预测精度提高、简便易行、行之有效,该方法具有广泛的应用前景。 相似文献
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基于BP神经网络的深埋隧洞地应力预测研究 总被引：3，自引：0，他引：3
深部地应力的测量一直是工程界难题之一。由于研究手段和测试技术的限制, 深部地应力很难测到, 或者部分数据不理想。本文将BP神经网络方法引入地应力场研究, 选取深度、岩芯密度(天然密度)、岩芯弹模、岩芯的三轴抗压强度(10MPa围压)、岩芯的声发射地应力测值、岩芯裂隙率6个参数作为地应力预测研究的主要指标, 在此模型的基础上对秦岭深埋隧洞地应力测量数据进行了拟合分析, 并对深部的地应力做了预测。结果表明用BP神经网络模型进行深埋隧洞地应力大小的预测是可行的。 相似文献