神经网络在油气层识别中的应用分析

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1、第一章绪论和变异操作，并用神经网络进行训练。将产生的个体也放入竞争池，对竞争池中的个体按适应值进行排序，进行确定性选择，保留最好的前n个个体。这样就完成了一次种群进化，重复这一过程，直到满足条件为止【l21。改进的组合进化算法的神经网络具有遗传算法的较强的全局搜索能力和进化规划的较强的局部寻优能力，应用于油气水层测井解释中，效果好。基于模式识别技术的人工神经网络虽然得到了广泛的认识和探索，但应用尚处于初始阶段。由于它具有传统统计方法无法替代的功能，尤其是它能解决各种非线性问题，这为神经网络在石油勘探及开发的诸多方面应用开辟了

2、广阔的天地。可以预料，随着神经网络这门学科的不断完善，神经网络方法将会渗透到石油科学的各分支学科中。1．4论文研究内容与组织结构1．4．1研究内容本文主要研究两方面内容：(1)遗传算法优化神经网络。用遗传算法优化神经网络主要是通过对连接权的进化来实现。优化过程中会涉及到一些问题；如编码方案、适应度函数的确定，遗传操作。为了使算法很快找到满意解，有必要采取学习的策略。因为遗传算法可以对复杂的，多峰的，非线性的及不可微的函数实现全局搜索。但是当函数的梯度信息能够较容易获取时，应该尽可能地利用。同时，因为BP算法在局部搜索时显得比

3、较有效，所以在遗传算法中把BP算法作为一种学习策略加入到其中，是一条可行的途径。(2)进化神经网络在油气层识别中的应用。在油气层识别中具有许多直接或间接反映油、气、水层的测井信息，储层参数信息和岩性信息，录井信息。如何选择使用这些信息即如何确定油气水层神经网络的输入信息的过程，也就是要求神经网络能从输入信息中挖掘和总结出油、气、水层的规律和特征。储层参数中饱和度鼠．和孔隙度≯是油气水层最直接的反映，但一般缺乏神经网络的饱和度参数的模型和预测值，常规方法求取的饱和度精度较差，因此只把孔隙度参数作为一个重要输入信息。测井曲线间接

4、反映了储层内流体性质，声波时差AC、密度DEN、中子空隙度CNL和电阻率RT曲线对油、气、水不同流体的特征表现出一定程度的差异和规律，而自然伽马GR和自然电位SP曲线特征决定了油、气、水层所处的岩性，所以，常规测井曲线声波时差AC、密度DEN、中子空隙度CNL、电阻率RT、自然伽马GR和自然电位SP均可作为输入信息。录井信息的准确性难以保证，其大多为不等问隔的数值或语言描述，可以选择其中一到两条曲线作为输入变量。依研究任务对象的不同，学习或识别的类型也就不同。5西安石油大学硕士学位论文1．4．2论文结构论文首先介绍了神经网络

5、与遗传算法方面的一些理论，并在此基础上提出了一种将两者相结合的优化算法；接着将其应用于油气层识别中，最后对其结果进行了分析与总厶士乡口。论文的主要内容如下：第一章绪论介绍了本课题的背景、意义以及主要研究内容与创新点。第二章遗传算法和神经网络理论基础主要介绍了遗传算法与神经网络的生物基础，及其数学理论基础与优缺点。第三章进化神经网络介绍了进化神经网络产生的原因与理论基础，并且给出了具体算法步骤以及探讨了其在油藏模拟中的应用。第四章进化神经网络在油气层识别中的应用研究了测井数据预处理，学习样本的选取等技术，以及进化神经网络在油气

6、层识别中的具体应用设计过程，最后对其结果结构进行了分析。第五章总结与展望对全文进行总结，探讨了该应用的不足并提出了其进一步研究和发展方向。1．5论文创新点论文致力于进化神经网络的实现与应用研究，其创新点如下：(1)对网络的训练样本采用扰动算法，从而对网络进行多样本地学习，以提高网络的泛化能力。(2)把遗传算法的具有搜索全局性优点应用到神经网络中对其连接权值进行优化，然后将优化好的神经网络用到油气水层的识别中，以提高识别的准确度。6第二章遗传算法和神经网络理论基础神经网络是目前在国际上迅速发展的一门前沿性交叉学科。由于其具有非

7、线性映射、学习分类及并行分布式信息处理等功能，人工神经网络已逐渐成为工程和科学研究中一种重要信息处理手段。但由于非线性所固有的复杂性，它也存在不少问题。例如，BP(BackPropagationAlgorithm)算法的实质是梯度下降法，它存在着学习收敛速度较慢以及存在许多局部最小点，在某些初值的条件下，算法的结果会陷入局部最小等问题。为了解决BP算法经常陷入局部最小和收敛过程较长等问题，通常使用一些全局最优化算法与BP算法相结合的方法。常用的全局最优化算法是模拟退火算法、遗传算法等。遗传算法是一种基于生物进化过程的随机搜索

8、的全局优化方法，它通过交叉和变异操作大大减少了初始状态的影响，使搜索得到全局最优解，而不是停留在局部最优解处，但其搜索到的解的精度较低。所以把遗传算法与神经网络结合运用会获得较为满意的解【l31。2．1遗传算法的基本思想生物遗传物质的主要载体是染色体，而基因是控制生物性状的遗传物质的功能单