基于BP神经网络的石油运聚系数预测模型

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1、第32卷第6期新疆石油地质Vo1．32．No62011年12月XINJIANGPETR0LEUMGE0LOGYDec．20ll基于BP神经网络的石油运聚系数预测模型吕一兵，张涛-，吕修祥(1．长江大学信息与数学学院，湖北荆州434023；2．中国石油大学盆地与油藏研究中心，北京102249)摘要：根据一系列石油运聚单元的解剖结果，筛选出影响石油运聚系数的主控地质因素。建立了以主控地质因素为输入向量，运聚系数为输出向量的BP神经网络石油运聚系数预测模型。应用结果表明，所建立的BP神经网络模型具有较好的预测效果，平均相对误差为10．89％，有效性

2、指数达到92．51％，且运聚系数预测精度高于多元非线性回归模型的预测。关键词：运聚系数；BP神经网络；模型；预测文章编号：1001—3873(2011)06—0653—03中图分类号：TEl6；TEl9文献标识码：A因素，然后采用多元回归法建立了中国东部断陷盆地1石油运聚系数研究回顾石油运聚系数与其主控地质因素之间关系的统计模石油运聚系数是计算资源量的关键参数，影响因型，从而减少了油气资源评价中人为因素的影响，使素复杂，如何取值一直是困扰石油地质工作者的棘手资源评价结果更为可靠。问题。然而，在利用统计方法建立石油运聚系数与主控文献[1]在国内

3、外资料调研的基础上，从东营凹陷因素之间关系的数学模型时，不可避免地只能利用简实际地质情况出发，提出了采用多因素综合选取石油单函数(如幂函数、指数函数等)来描述二者之间的关运聚系数的方法。该方法既考虑了研究区目前的勘探系。由于石油的运聚过程是复杂和高度非线性的，因程度(福克一沃德法、网格统计法)，又考虑了成藏条件此仅仅利用简单函数来描述石油运聚系数与主控因及其匹配关系等影响石油运聚系数的地质因素(地质素之间的关系是不准确的。由于神经网络具有处理复综合分析法)。但在实际应用中，由于不同方法考虑的杂非线性映射的能力，因此本文考虑将神经网络引入因素不

4、同，导致不同方法求取的运聚系数存在较大的石油运聚系数预测问题中，以期建立更加准确的石油差异闭。文献[2，3]首先利用层次分析法建立油气运聚运聚系数预测模型。值得指出的是，目前利用神经网单元(油气成藏体系)定量评价结构模型，然后根据络研究石油运聚系数的报道并不多见。“三高”(勘探程度高、地质认识程度高、资源探明程度2石油运聚系数的主控地质因素高)原则选取刻度区，利用生烃潜力法和油藏规模序列法求取刻度区的油气聚集系数，将各油气成藏体系根据“三高”原则，在解剖运聚单元的基础上，文与刻度区进行类比，进而求取相应油气成藏体系油气献[4]选取分布在松辽盆

5、地、渤海湾盆地、鄂尔多斯盆聚集系数。值得指出的是，在目前有关求取石油运聚地、塔里木盆地、准噶尔盆地和吐哈盆地的一系列油系数的方法中，统计法已逐步引起研究者的兴趣。文气运聚单元，通过对选取的运聚单元的解剖认为，石献[4]在对松辽、渤海湾、鄂尔多斯、塔里木、准噶尔和油运聚系数与烃源岩年龄、烃源岩的成熟度、圈闭面吐哈等盆地多个运聚单元解剖的基础上，研究了运聚积系数以及区域不整合个数存在较为明显的相关关单元石油聚集系数与主要地质参数之间的关系，认为系(表1)。因此在本文中选取上述4个因素为石油运石油运聚系数与有效烃源岩的年龄和成熟度、圈闭的聚系数的主

6、控地质因素。发育程度以及上覆的区域不整合个数有关，并采用多3BP神经网络模型建立元回归和逐步回归的统计方法，建立了运聚单元石油运聚系数与主要地质因素之间关系的统计模型。另3．1网络的学习算法外，文献[5]根据中国东部断陷盆地15个标准区的BP(BackPropagation)网络属于多层状型的人工石油运聚系数及其相关地质参数的统计数据，通过对神经网络，可视为一个从输入到输出的高度非线性映运聚系数诸地质因素的相关性分析，确定其主控地质射，由输入层、输出层和一个或若干个隐含层构成，每收稿日期：201l-0l—o4修订日期：2011_03—24基金

7、项目：国家自然科学基金项目(10926168，41072102)；国家专项(2009GYx02_03)作者简介：吕一兵(1979一)，男，湖北钟祥人，博士，人工智能、系统决策，(Te1)158721"38969(E-mail)Lvyibing2001@sohu．cnm。__新疆石油地质表1运聚单元解剖主要成果(援引自文献【4])焦虚距烃今源年岩龄烃成源熟岩度不区整域合圈积闭系面数石聚油系运数良警距烃今源年岩龄烃成源熟岩度不区整域合圈积闭系面数石聚油系运数良距烃今源年岩龄烃成源熟岩度不区整域合圈积闭系面数石聚油系运数(106a)(％)(个)(％

8、)(％)(1o6a)(％)(个)(％)(％)(106a)(％)(个)(％)(％)1127O．53598．988300．641265．93152200．92405．7