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利用主成分分析法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在砂礫巖巖性識別中的應用

發(fā)布時間:2024-07-01 23:21
  準噶爾盆地瑪湖凹陷JL57井區(qū)上烏爾禾組發(fā)育塊狀砂礫巖儲層,砂礫巖可以細分為粗礫巖、中礫巖、細礫巖、中粗砂巖和粉細砂巖5類巖性,有效儲層為中礫巖、細礫巖和中粗砂巖3種巖性,如何識別出有效儲層巖性,是油田生產(chǎn)試油選層亟待解決的問題。傳統(tǒng)利用測井曲線與巖性間簡單線性關系的交會圖法無法滿足油田生產(chǎn)對巖性識別的要求,而傳統(tǒng)利用非線性關系的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型巖性識別方法,雖然能識別部分砂礫巖種類,但該方法需要輸入?yún)?shù)多,運算量大,識別結果準確率一般。本文探索性利用主成分分析法先從自然伽馬、自然電位、地層電阻率、聲波時差、密度、補償中子6種測井曲線中計算出主成分特征值X、Y、Z三個參數(shù),然后用三個特征值參數(shù)替代傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型中6個油氣參數(shù)作為新的輸入?yún)?shù),與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對比,簡化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的網(wǎng)絡結構,減少了模型計算量,而且?guī)r性識別準確率得到了有效提高,有效地解決了研究區(qū)測井識別巖性問題。

【文章頁數(shù)】:4 頁

【文章目錄】:
1 方法原理
    1.1 主成分分析法(PCA)原理
    1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理
    1.3 PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型關系
2 應用實例
    2.1 樣本參數(shù)設定
    2.2 主成分分析法特征提取
    2.3 模型建立
    2.4 應用效果
3 結論



本文編號:3999338

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