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常规的油气化探方法一般是应用烷烃类作为油气勘探的基本指标,但是烷烃类易受人类活动和生物活动的干扰,使常规的化探技术在油气勘探中一直受到限制。人们开始考虑采用直接的生物标记化合物来预测油气藏,如芳烃系列中的苯系化合物苯(benzene)、甲苯(toluene)、乙苯(ethylbenzene)、二甲苯(xylem),简称BTEX。国内外研究表明,BTEX基本不受人类活动和生物活动的干扰,对油气藏具有良好的指示作用。依据南海某区的实测资料,采用自主研发的油气化探可视化评价软件进行数据处理,剥离背景异常,圈出有效的BTEX异常,并与靶区地层剖面进行了对比,结果证实了BTEX对海域油气藏具有良好的指示作用。 相似文献
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《海洋地质与第四纪地质》2010,(3)
参考"石油天然气地球化学勘查技术规范"数据处理、异常评价与解释的要求,充分应用地理信息系统(GIS)可视化技术、空间分析功能、图层叠置功能,智能计算出海域油气化探异常系数,包括异常强度、异常面积、异常衬度、异常点数等指标。结合相关地质条件,耦合了神经网络、模式识别等数学模型,开发了具有自主知识产权的海域油气化探综合评价软件,并将该软件应用于实际工作中,取得了较好的效果。 相似文献
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基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化 总被引：2，自引：2，他引：0
作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。 相似文献
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通过对东海陆架盆地南部海域油气地球化学样品采集、酸解烃类气体和芳烃类指标的分析测试,以及地球化学异常提取,揭示了烃类地球化学指标的异常分布特征,分析了烃类气体的成因类型和深部油气属性,进行了综合地球化学异常分区和含油气性评价。烃类地球化学指标,包括酸解甲烷、酸解乙烷、芳烃及其衍生物总量260 nm和稠环芳烃总量360 nm的异常,主要集中分布在研究区的西部和东部,分别与瓯江凹陷和闽江凹陷相对应。酸解烃类气体组合及甲烷碳同位素组成指示酸解烃类气体异常主要为热成因并遭受了表层氧化,深部油气属性属于干气至凝析油气,以干气为主。根据综合地球化学异常特征,划分了西部综合地球化学异常区和东部综合地球化学异常区。酸解甲烷、酸解乙烷、芳烃及其衍生物总量260 nm和稠环芳烃总量360 nm指标异常在西部综合地球化学异常区均有明显显示,而东部综合地球化学异常区则以酸解烃类气体异常为主,稠环芳烃总量360 nm异常部分分布,芳烃及其衍生物总量260 nm异常只有零星分布。综合评价结果表明,西部综合地球化学异常区含油气性明显优于东部综合地球化学异常区,也就是瓯江凹陷的含油气性好于闽江凹陷。 相似文献
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管道腐蚀速率的影响因素众多且各因素协同作用,构成异常复杂的腐蚀体系,很难对其进行准确预测。针对单一BP模型由于初始权值和阈值的选取不当容易陷入局部最优等问题,引入WOA算法优化BP神经网络对海底管道腐蚀速率进行预测,并与GA和PSO算法优化BP预测模型进行对比,验证WOA-BP模型的预测效果和可行性。结果表明：WOA-BP模型的平均绝对百分误差和均方根误差分别为3.689%和0.1537,远低于单一BP、PSO-BP、GA-BP模型,具有较高的预测精度和稳定性,可以为海底管道内腐蚀防护和油气管道流动保障提供决策支持。 相似文献
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针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状，提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化误差反向传播（BP）神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值，结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明，该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较，具有训练时间短、预测精度高的特点，在海水水质评价中具有良好的应用价值。 相似文献
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针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。 相似文献
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基于BP人工神经网络的海水水质综合评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为了能够客观地对海水水质进行综合评价,在分析人工神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价,通过模型... 相似文献
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍了利用BP神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站2017年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 相似文献
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基于合成孔径雷达回波信号的海洋溢油监测方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
海洋油污染是各类海洋污染中最常见、分布面积最广且危害程度最大的污染之一。近年来,海洋特别是近海人类活动频繁,且随着海上运输和石油加工业的发展,油田井喷、钻井平台爆炸、船舶碰撞等所造成的溢油事故增多,因而,监测海洋溢油具有重要的经济和社会现实意义。研究采用MatLAB工具,通过图像预处理(图像校正和增强)、特征提取和神经网络识别等方法,对合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像进行处理,最终期望实现半自动区分SAR图像上各类目标,并进行多种神经网络方法效果比较。研究首先对SAR海洋溢油图像进行初步人工识别;然后进行图像预处理(几何校正、滤波处理等)和基于灰度共生矩阵的特征值计算;最后,借助神经网络方法对溢油区域和疑似溢油区域进行分类,输出分类处理后的图像。通过输出图像分析发现,神经网络能对SAR海洋溢油图像中溢油、海水、土地3类目标进行明确分类,且RBF神经网络模型精度高于BP神经网络。本文提出的半自动分类方法不仅能提高SAR图像处理效率,将分类目标扩充有溢油和非溢油扩充到溢油、海水、土地3类,提高图像处理的全面性,同时通过比较RBF和BP神经网络在SAR溢油图像分类上的具体优劣,有着较好实际意义。 相似文献
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