神經網絡在油氣層識別中的應用研究.pdf

1、進化算法是借鑒生物自然選擇和遺傳機制而產生的隨機搜索算法，主要包括遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略、遺傳編程。本文著重對遺傳算法和前饋神經網絡算法相關理論及其融合問題進行了研究分析。在此基礎上針對神經網絡學習算法存在的訓練易陷入局部極值，網絡結構難以調整等缺陷，研究了用進化計算優(yōu)化神經網絡權值的方法，最后將此方法應用到油氣層識別中。 油氣層的準確識別是提高勘探效果的關鍵環(huán)節(jié)之一。本課題在現(xiàn)有油氣層識別研究與評價技術基礎上，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、學習樣本挑選、測井數(shù)據(jù)規(guī)則化等處理技術，最后利用進化神經網絡方法進行油氣層識別。通過把進化神經網絡模型的仿真結果與神經網絡方法的訓練結果比較，得出此算法可以使預測精度與神經網絡的泛化能力得以提高；同時該識別模型的測試結果還驗證了進化神經網絡用于油氣層識別的可行性。 研究結果表明，進化神經網絡可以克服常規(guī)測井解釋中所遇到的高度復雜非線性建模的難題，且網絡不易陷入局部極值。開展本課題的研