基于改进的模拟退火人工神经网络的薄互储层参数预测.pdf

第 卷第 期 信 息 与 控 制 9 $ 525+91P2+$ 年 月 $##$ OS|2~}Z{R2SZSx42S{~25 .#~+1$##$ 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 文章编号!##$%#’$##$(#$%)#%#* 基于改进的模拟退火人工神经网络的薄互储层参数预测 $ 田景文 高美娟 ’+大庆石油学院测控技术与仪器系 安达 *##,$+大庆石油学院勘探系 安达 *##( 摘 要 分析了模拟退火算法 与人工神经网络 算法 简称 网 各自的不足 设计了一种优化 ! ’ ( ’ ( 1 -. /0 /0 网络算法 将模拟退火和 算法有机组合 代替 网中的梯度下降法 来训练网络权值 使网络具有较 1 023455 1 /0 1 1 快的收敛速度和较高的逼近精度 综合多种地震信息进行薄互储层参数 砂岩厚度 孔隙度等 的横向预测是 + ’ 6 ( 当今世界石油勘探中的重要课题 薄互层沉积具有储层厚度薄且横向变化剧烈的特点 传统的 网络进行 1 1 /0 的参数预测达不到所需的精度和速度要求 本文提出的优化网络算法较好地解决了薄互储层参数预测的精 + 度和收敛速度问题 并通过实例验证了此方法的正确性和实用性 7 1 + 关键词 算法 模拟退火算法 算法 薄互储层 地震特征参数 ! 1 1 1 1 /0 023455 中图分类号! 9 文献标识码! 80 / :;= =:?@AAA ?B?CD? EF?FG:?BE?AH:=I @FBA D= GE?DCA BGJKF:A F==FK=I F?:LHFK=J?FK=:MD?N $ % % 8O.P QRST34S U.V W4RXYZS ’+ 1 *##, [\]^_\‘a]bcdaef_dcd]^ gahi]jkd^_\‘dfc l]e^i^f^dm]ba $+ 1 1 *##( nop‘\_a^i]jbdpa_^cd]^ gahi