基于测井资料的BP神经网络模型在储层渗透率定量预测中的应用

本文针对某油田的地质特点,提出了一种基于BP神经网络利用测井资料求取地层渗透率的实用方法。该法从测井信息与地层渗透率的关系出发,选用与地层渗透率密切相关的孔隙度,通过BP神经网络建立储层渗透率的数学模型。通过实例研究,预测结果的准确性较高且明显优于其它线性回归分析预测的结果,认为此法可以作为一种储层渗透率定量预测的方法。     

利用BP神经网络预测储层参数

利用神经网络确定储层参数:孔隙度和渗透率。本文综合地质、测井、钻井、岩芯分析资料,在岩芯归位、测井数据标准化、归一化后,挑选合适的建模学习样本,利用BP神经网络建立孔隙度和渗透率预测模型,并用误差统计法和叠合图比较法对储层参数预测效果进行评价。     

基于BP神经网络的大庆某油区剩余油预测

目前剩余油的研究是世界性的热点问题。论文利用神经网络任意逼近非线性及自学习的能力,将BP(Back Propagation)神经网络算法应用于剩余油孔隙度、渗透率及饱和度三个参数的预测研究。以大庆油田某油区数据为例,采集该油区内若干口油井的三维地理位置信息及孔渗饱参数,将其中的三维地理位置信息数据作为神经网络的输入参数,孔渗饱三参数作为神经网络的输出参数。处理输出数据时,以是否具有经济开采价值为标准,对数据进行分类,利用MATLAB软件进行编程仿真,该方法对已知数据信息种类要求不高,简单易行。仿真表明,论文给出的方法实现了通过直接输入某油区三维地理位置来预测该位置处孔渗饱参数情况,预测结果准确率高,为实际油田生产提供了很好的辅助作用。     

VBA在基于神经网络测井解释中的应用

在利用神经网络进行测井解释时,首先需要对已标准化的测井数据与深度校正后的岩心分析数据进行深度匹配,建立正确的学习样本,并对样本和测井数据进行归一化处理;然后利用样本对网络进行训练;最后利用训练好的网络对测井数据进行解释。本文介绍了如何利用Excel VBA来“记录”这些操作过程,从而实现了利用神经网络进行测井解释的自动化,提高了工作效率。     

PCR和LM-BP神经网络在孔隙度预测中的应用

储层孔隙度是反映储层储集性能的重要参数.目前通常选取与岩心分析孔隙度相关性较高的测井数据与孔隙度建立多元线性回归模型预测储层的孔隙度.因忽略了相关性较低的测井数据可能会造成地层孔隙度部分信息漏失,并且由于变量间的多重共线性会导致采用测井数据进行多变量综合分析时的回归模型不稳定,增大预测误差.针对以上问题,综合选取反映地...     

BP神经网络在裂缝密度识别中的应用

由于其很好的自适应性和非线性映射能力,神经网络技术在石油领域得到了广泛的应用。结合模糊相关性分析和主成分分析的方法,利用改进的BP神经网络的方法,通过岩心和成像标定的常规测井数据实现对单井裂缝密度的识别,取得了很好的效果。     

东风港油田测井精细解释模型研究与应用

东风港油田车44区块油水分布复杂,储层物性在平面上的变化主要是受沉积微相控制,沉积微相在平面上变化。从区块物性纵向对比分析,层间非均质不强,层内非均质较强。从常规的分层位建立解释模型都不理想,针对该特点建立了分沉积相带的孔隙度、渗透率解释模型。其模型相关系数较高,相对误差较小,建立了RT与声波时差的交会的识别图版,给出判断油水层的电性、物性标准。将所建立的模型应用到FORWORD解释平台中,处理结果经构造和试油验证,适合实际地质情况。     

改进的BP网络在储层速敏损害预测中的应用

研究BP神经网络算法,建立一套神经网络预测模型,用于预测评价油气层的油气损害程度,为保护油气层拔高油气产量提供有力帮助.利用MATLAB 7.9.0中的BP神经网络算法Levenberg-Marquardt作为神经网络预测模型,以实验生产井的油气层数据作为训练样本,对该井区油气层进行预测准确率达到了95%.为提高油气的生产和推广神经网络系统在油气预测方面的应用起到了积极促进作用.     

改进BP神经网络在胎面挤出参数预测中的应用

采用隐含层数为4,每个隐含层单元数为10的改进BP神经网络预测销钉机筒冷喂料挤出机的胎面挤出参数.与传统BP神经网络相比,改进算法采用惯性冲量校正、限幅输出和步长自适应解决传统算法学习速度慢且易于陷入局部最小值的问题.Matlab仿真表明,改进算法的收敛速度和收敛效果均明显比传统BP神经网络算法好.训练好的神经网络对胎面挤出过程的参数预测和试验结果间的最大误差为1%,大部分误差小于0.5%.     

BP神经网络在乙烯裂解炉预测分析中的应用研究

利用MATLAB工具箱中的BP神经网络模型建立了乙烯裂解炉的三层神经网络模型,应用该模型分析和预测了裂解产物乙烯和丙烯的收率。预测结果与生产过程数据的比较表明,该模型能适合实际生产过程,可用于乙烯生产的预测分析和预测控制。     

BP神经网络及其在化工优化中的应用

人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｌ简称ＡＮＮ）作为一种新型的黑箱方法,是近年来迅速发展的研究热点。它是由大量的简单处理单元（或称神经元）广泛连接而形成的复杂网络系统,处理问题时不需要了解输入输出之间的相互关系,其自学习功能能够“记忆”样本所含的信息,网络只是根据训练样本的数据来自动寻找相互关系,给所研究的系统以具体的数学表达,从而使系统的定量、预测及优化成为可能。在研究复杂系统的优化问题上,人工神经网络显示出其独特的优越性,目前已在生物科学、自动控制、化学工程等众领域取得了很大…     

BP神经网络在爆破块度预测中的应用研究

本文应用BP神经网络对水泥矿山爆破块度进行仿真预测研究,使用Matlab软件建立一个3层前馈型BP神经网络模型,并在网络模型训练完毕后进行实测样本的仿真预测验证。试验结果表明,应用BP神经网络模型预测矿山爆破块度分布完全可行,且具有较高的精度;网络模型还可在矿山爆破参数优化设计方面起到辅助验证的作用。     

BP神经网络在非线性系统建模中的应用

介绍了采用BP神经网络建立系统数据间的非线性关系的数学模型,利用三层BP网络,结合Matlab神经网络工具箱,模拟肼与过氧化氢的反应过程,将预测的结果和实验数据作比较,结果表明该模型的预测值和试验值吻合的很好,是一种可行的数据处理方法。     

BP神经网络在同位素能谱解析中的应用

本文介绍了BP神经网络的基本原理,及在同位素能谱解释中的网络设计方法,并在MATLAB平台上实现了该分析方法,对同位素能谱示踪测井实验数据进行了BP神经网络解谱,实验结果表明,BP神经网络解析同位素沾污位置及含量的方法具有一定的潜力,可进一步深入研究。     

BP神经网络在西北地区集雨窖水水质评价中的应用

本研究以会宁地区集雨窖水水质中的CODMn、NH3-N、DO三个参评指标作为集雨窖水水质等级评价的输入特征值,建立了BP神经网络水质评价模型,得出集雨初期的窖水水质基本上为ⅴ类或超ⅴ类,随着时间的增长窖水水质有明显改善,可达到Ⅰ~Ⅱ类水质。     

神经网络方法在储层孔隙度预测中的应用

储层参数预测对油田勘探具有重要意义。文章采用主成分变换优化法对海拉尔盆地某油田的11种地震属性进行标准化、主成分变换,计算结果说明,只需其中4种主成分用于储层预测。利用神经网络方法对储层孔隙度进行预测,预测结果与测井资料十分吻合,取得了较好的预测效果。     

基于BP神经网络在储层预测中研究及应用

利用人工神经网络模式识别技术可以在现有油层下面寻找新的油气储层,也可以预测储层类型。将用于预测的网络提供的浅层地震反演参数集作为输入,经BP网络学习后,对深层或无井储层进行预测。最后利用垦71地区实际参数,对BP神经网络进行检验。     

BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究

介绍了BP神经网络基本原理,进行模拟实验,验证了BP神经网络可用于滚动轴承故障诊断,分析了BP神经网络在故障模式识别中的特点。     

BP神经网络在多元掺合料砂浆强度预测中的应用研究

掺有磷渣、粉煤灰和硅灰的多元掺合料砂浆具有优异的工作性能,但目前还没有有效的配比数学模型.为此,在多元掺合料砂浆配比试验的基础上,利用神经网络理论,建立了多元掺合料砂浆性能预测的神经网络模型.采用遗传算法对BP神经网络进行优化,发挥各自特长,以解决多元掺合料砂浆28d抗压强度的预测问题,取得了较好效果.     

BP神经网络在膜分离处理废水中的应用

为能更好地预测工艺条件对膜分离过程的影响,运用BP神经网络技术建立输入变量为压差、流速、浓度和温度,输出变量为膜通量的预测模型。通过大量实验数据训练预测模型,得到的网络模型整体误差平方和仅为0.014 5;计算值与模拟值相比,10组不同条件的膜通量平均预测误差仅为1.1,证实了所建立的BP神经网络膜通量预测模型与实验值吻合程度较好,有较好地预测能力。在此基础上进一步考察了工艺参数对膜分离过程的影响。