双重神经网络预测储层及油气
张向君, 管叶君, 崔凤林, 李青仁, 吴志强
大庆石油管理局物探公司
Predicting a reservoir and the hydrocarbon resources by dual neural network
Zhang Xiangjun, Guan Yejun, Cui Fenglin, Li Qingren, Wu Zhiqiang
Research Institute, Geophysical Exploration Corporation, Xingwujing, Daqing City, Hei longjlang Province 163357
摘要 由自组织神经网络和BP网络组成的双重神经网络,能够克服各自单独使用的局限性,可在复杂地区进行储层及油气预测。在BP网络训练时,采用同伦学习算法,可得到全局最优解,且收敛速度很快。实际应用表明,在用自组织神经网络或BP网络不能进行储层及油气预测的地区,采用双重神经网络能取得很好的效果。
关键词 ：
储层预测 ,
双重神经网络 ,
自组织神经网络 ,
BP网络 ,
同伦学习算法
Abstract ：Dual neural network consisting of self-organizing neural network and BP neural network removes their respective limitations appearing in the separate uses of the two kinds of neural networks,so this dual neural network can be taken to predict reservoir and the hydrocarbon resources in complicated areas.The application of homotopy learning algorithm to BP network training brings global optimization solution and very fast convergence.Practical application shows that the dual neural network results in nice effect of reservoir and hydrocarbon prediction in the area where self-organizing neural network or BP network does not work.
Key words ：
reservoir prediction
dual neural network
self-organizing neural network
BP neural network
homotopy learning algorithm
收稿日期: 1996-12-03
基金资助: 国家自然科学基金、中国科学院、中国石油天然气总公司、大庆石油管理局联合资助
作者简介 : 张向君,工程师,1966年生,1989年毕业于长春地质学院应用地球物理系,1993年毕业于哈尔滨工业大学数学系,获硕士学位.曾从事一维波动方程反演等方法的研究工作,发表论文数篇.现在大庆石油管理局物探公司研究所从事波动方程反演及储层描述方法的研究工作.
引用本文:
张向君, 管叶君, 崔凤林, 李青仁, 吴志强. 双重神经网络预测储层及油气[J]. 石油地球物理勘探, 1997, 32(5): 717-723.
Zhang Xiangjun, Guan Yejun, Cui Fenglin, Li Qingren, Wu Zhiqiang. Predicting a reservoir and the hydrocarbon resources by dual neural network. OGP, 1997, 32(5): 717-723.
链接本文:
http://www.ogp-cn.com/CN/ 或 http://www.ogp-cn.com/CN/Y1997/V32/I5/717
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