利用主成分分析法优化BP神经网络模型在砂砾岩岩性识别中的应用

发布时间：2024-07-01 23:21

　　准噶尔盆地玛湖凹陷JL57井区上乌尔禾组发育块状砂砾岩储层,砂砾岩可以细分为粗砾岩、中砾岩、细砾岩、中粗砂岩和粉细砂岩5类岩性,有效储层为中砾岩、细砾岩和中粗砂岩3种岩性,如何识别出有效储层岩性,是油田生产试油选层亟待解决的问题。传统利用测井曲线与岩性间简单线性关系的交会图法无法满足油田生产对岩性识别的要求,而传统利用非线性关系的BP神经网络模型岩性识别方法,虽然能识别部分砂砾岩种类,但该方法需要输入参数多,运算量大,识别结果准确率一般。本文探索性利用主成分分析法先从自然伽马、自然电位、地层电阻率、声波时差、密度、补偿中子6种测井曲线中计算出主成分特征值X、Y、Z三个参数,然后用三个特征值参数替代传统BP神经网络模型中6个油气参数作为新的输入参数,与传统BP神经网络模型对比,简化了BP神经网络模型的网络结构,减少了模型计算量,而且岩性识别准确率得到了有效提高,有效地解决了研究区测井识别岩性问题。

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【文章目录】：
1 方法原理
    1.1 主成分分析法（PCA）原理
    1.2 BP神经网络原理
    1.3 PCA与BP神经网络模型关系
2 应用实例
    2.1 样本参数设定
    2.2 主成分分析法特征提取
    2.3 模型建立
    2.4 应用效果
3 结论



本文编号：3999338