神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油氣層識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、進(jìn)化算法是借鑒生物自然選擇和遺傳機(jī)制而產(chǎn)生的隨機(jī)搜索算法，主要包括遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略、遺傳編程。本文著重對遺傳算法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相關(guān)理論及其融合問題進(jìn)行了研究分析。在此基礎(chǔ)上針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法存在的訓(xùn)練易陷入局部極值，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以調(diào)整等缺陷，研究了用進(jìn)化計(jì)算優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的方法，最后將此方法應(yīng)用到油氣層識別中。 油氣層的準(zhǔn)確識別是提高勘探效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。本課題在現(xiàn)有油氣層識別研究與評價技術(shù)基礎(chǔ)上，通過對不同

2、儲層下測井曲線的分析、測井曲線的特征參數(shù)提取、學(xué)習(xí)樣本挑選、測井?dāng)?shù)據(jù)規(guī)則化等處理技術(shù)，最后利用進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行油氣層識別。通過把進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的訓(xùn)練結(jié)果比較，得出此算法可以使預(yù)測精度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力得以提高；同時該識別模型的測試結(jié)果還驗(yàn)證了進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于油氣層識別的可行性。 研究結(jié)果表明，進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以克服常規(guī)測井解釋中所遇到的高度復(fù)雜非線性建模的難題，且網(wǎng)絡(luò)不易陷入局部極值。開展本課題的研