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        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在變質(zhì)巖巖性識別中的應(yīng)用

        2013-01-01 00:00:00朱澈汪忠浩胡志鵬吳進波
        科技資訊 2013年5期

        摘 要:將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法引入到測井資料的處理和解釋中,以遼河油田某取心井為實例, 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測井巖性識別模型,對混合花崗巖、混合片麻巖、角閃巖進行巖性識別預(yù)測。巖性識別正確率高達90%以上,說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的有效性。

        關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 測井資料 變質(zhì)巖 巖性識別

        中圖分類號:P631.84 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2013)02(b)-0096-01

        測井在石油勘探中的作用和地位正在日益提高,測井參數(shù)值的差異主要取決于巖性。由于井下地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性和測井參數(shù)分布的模糊性,對于一組特定的測井參數(shù)值,它就必然對應(yīng)著地層中的某一種或某幾種巖性。以往常用的人工解釋方法大多依賴于人的經(jīng)驗,難以準確地反映測井資料與地層巖性的非線性映射關(guān)系,識別精度有限[1]。本文在總結(jié)前人利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行火成巖、沉積巖以及碳酸鹽巖的巖性識別基礎(chǔ)上,分析巖心和測井參數(shù)對應(yīng)特征的基礎(chǔ)上,從各類巖石中讀取能夠代表巖樣的測井參數(shù)值,確定巖性與測井參數(shù)對應(yīng)關(guān)系[2],bfLaE0+dduAFt5+U7Gif2TPgj8CKt/JKA539fpxXSP0=利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來對變質(zhì)巖進行巖性識別。

        1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

        (1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法處理測井解釋的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理單元是與大腦中神經(jīng)細胞結(jié)構(gòu)相類似的節(jié)點,這些節(jié)點通過不同強度相互連接起來。每個神經(jīng)元操作時,都對輸入信號乘以一個權(quán)值,再對加權(quán)后的輸入求和。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖性識別模型是利用巖心分析資料和測井響應(yīng)值,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習、訓(xùn)練得到識別巖性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后利用網(wǎng)絡(luò)模型來根據(jù)測井曲線識別巖性。

        (2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計。在現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習算法中,誤差反向傳播 (Back—Propagation)[3]是目前使用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它因通過網(wǎng)絡(luò)反向傳播誤差而得名。反向傳播由兩步組成:信息前饋和誤差反向傳播。其實質(zhì)就是調(diào)節(jié)各層的權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)學(xué)會并記憶住學(xué)習樣本集。訓(xùn)練過程由正向過程(計算節(jié)點誤差)和反向過程(調(diào)整連接權(quán)值)兩部分組成。本文所用的網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個隱層和輸出層組成。

        選擇一定測井曲線形態(tài)特征,作為輸入向量,并用與此對應(yīng)的巖性作為輸出向量,組成訓(xùn)練對。多個訓(xùn)練對組成樣本集,建立起一系列與實際地質(zhì)狀況相對應(yīng)的測井相特征。可見,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非線性系統(tǒng),它可以把具有i個分量的輸入量(如測井曲線)轉(zhuǎn)換成一個具有k個分量的輸出矢量(如巖性)。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練好后,可以用來根據(jù)其他地層信息曲線確定巖性。

        應(yīng)用實例如下。

        本次研究選擇了遼河油田幾口取心井的補償中子(CNL)、補償密度(DEN)和(DWSI)4條測井曲線作為研究對象,建立一個4×4×3的網(wǎng)絡(luò),輸入為DEN、CNL和DWSI等測井曲線的特征值,輸出為混合花崗巖、混合片麻巖和角閃巖的巖性。

        為了驗證所建立模型的正確性,選擇了另外6個已知巖性的樣本作為訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù),識別結(jié)果見表2。根據(jù)變質(zhì)巖巖性識別結(jié)果的統(tǒng)計可知,樣本實際巖性與期望輸出值完全一致,準確率為100%。

        2 結(jié)論

        由驗證結(jié)果分析,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行變質(zhì)巖測井巖性識別,方法簡單易操作,準確率高。相比于其他傳統(tǒng)的巖性識別方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是以自身特有的樣本學(xué)習能力獲得識別模式,從而克服了模糊數(shù)學(xué)法、灰色聚類法和多元統(tǒng)計法的缺陷。這為測井資料地質(zhì)解釋提供了一個全新的方法,對于探尋和鑒別含油氣地產(chǎn)的精確性,在油氣資源開發(fā)領(lǐng)域具有實用意義。

        參考文獻

        [1]趙杰,李春華.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種巖性識別方法的研究[J].科學(xué)計算與信息處理,2009,309:138~140.

        [2]于代國,孫建孟,王煥增,等.測井識別巖性新方法——支持向量機方法[J].大慶石油地質(zhì)與開發(fā),2005,24(2):93-95.

        [3]胡守仁.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)[M].國防科技大學(xué)出版社,1994.

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