神经网络在石油测井解释中的应用综述
模糊神经网络在利用测井资料评价油气产能中的应用
摘 要 ： 糊 神 经 网络 系统 （ 模 ＡＮＦ Ｓ 是 综 合 了模 糊 逻 辑 与人 工 神 经 网络 两者 优 势 的一 种 人 工 智能 方 Ｉ）
法， 该方法既可用于模 式分类， 又可用于进行连续计算。它特别适用于复杂储层评价中的定性解释与定 量计 算 问题 。研 究结 果表 明 ， 这种 方法 具有较 高的计 算精 度 ， 它在 Ｘ 地 区的油 气产 能定 量评 价 中收 到 了
较 好 的效 果 。
关键词 ： 气产能 ； 井 资料 ； 糊神 经 网络 油 测 模
模糊 神经 网络系 统是 综合 了模 糊逻辑 与人 工 神
经 网络 两者 优 势 的 一 种人 工 智 能方 法 ， 方 法 既可 该
由此 可见 ， 储层 产 能是 由 储层 的 自身 条 件与 外 部环 境 以及油 气性 质等 共 同决 定 的 。 然而 ， 矿场 实 在
在 油 田开 发 过 程 中， Байду номын сангаас 储层 的生产 能 力 受 到 油 诸 多 因素 的影 响 ， 以产 能 是各 种 影 响 因素 的 综 合 所 反 映 。归纳 起 来 ， 响 产 能 的 因素 大 致可 分 为 两大 影
类 ， 类是 储层 因素 ， 一 它包 括储 层 的岩性 、 物性 、 含油 气 性和 流体 性 质 ； 另一 类是 工程 因素 ， 它包 括表 皮 系 数 和油 井半 径 等 ， 中表皮 系数 是一 个综 合参数 ， 其 它
质， 而我们主要用孔隙度、 渗透率 、 电阻率等来描述
收稿 日期 ：０ ６ １ ２ ２ ０ —１ —１
维普资讯
２０ 年第６ ０７ 期
陈振标等 模糊神经网络在利用测井资料评价油气产能中的应用
９ １
BP神经网络在油井示功图识别中的应用
BP神经网络在油井示功图识别中的应用摘要：在油井的管理中，对实时的示功图数据进行识别可以及时的发现抽油机井的异常情况，并及时的采取对应的措施，可以大幅度提高生产效率。
伴随自动化技术在油田的应用，可以采集到油井的实时生产数据，而传统的凭借采油工经验识别功图的方法已经不能满足现场应用需求，论文应用不变矩理论对十七种典型泵故障示功图形状分析，建立了神经网络训练样本库，使用神经网络方法识别油井示功图达到工况诊断的目的。
现场实施的结果显示该方法切实可行，具有一定的理论意义和实践价值。
关键词：示功图；BP神经网络；不变矩0 引言目前国内大部分油田识别示功图的方法还是凭借采油工的现场经验，这种方法具有很大的随机性。
由于监测抽油机井获取的实时生产数据过大，传统的凭借采油工经验的识别方法已经不符合现代油田数字化建设模式。
因此，如何利用远程监测系统采集的海量数据，进行准确的油井工况识别，及时采取生产措施是亟待解决的问题。
1 功图量油技术概况1.1 功图量油概述把抽油机井的有杆泵抽油系统视为一个的振动系统，通过建立波动方程，计算在井口条件下的泵示功图[1]。
对泵示功图进行平滑去噪、归一化分析等处理，可以判断得到阀开闭点位置，进而得到有效冲程，计算出泵的排液量，使用井口混合物体积系数，折算出地面的油井产量。
1.2 功图量油应用概况国内油田中，大港油田首先使用功图量油法计算油井产液量。
随后很快在吐哈油田，延长油田，大庆油田，等都取得了不错的效果。
长庆油田的《功图法油井计量装置》于2008年获国家发明专利。
功图量油技术发展到后期的主要侧重点由产液量计算转移到通过示功图对油井进行工况诊断。
2 BP神经网络识别示功图2.1 典型示功图特征样本库2.1.1 Hu不变矩在图形图像像素一定的条件下，Hu的7个不变矩具有图像旋转、平移和尺度变化都保持不变的特性。
这种特性使得其很够很好的识别一般图形图像，因而在图像识别的很多方面广泛使用[2]。
人工神经网络在石油勘探中的应用
人工神经网络在石油勘探中的应用近年来，人工智能技术已经在各行各业中得到广泛应用，石油勘探也不例外。
特别是，人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）被视为一种非常有前途的方法，以其在预测和模拟方面的高效性而著称。
本文将探讨人工神经网络在石油勘探中的应用及其意义。
一、石油勘探中的挑战在石油勘探中，一个主要难点是如何确定地下石油储层的位置、形状和大小。
传统的方法通常是利用地球物理勘探技术，比如测量重力、磁异常和地震波传播等。
然而，这些技术在实际应用中存在许多局限性，比如测量结果受到噪声和干扰的影响，解析数据也需要专业知识和经验。
因此，这些方法不能一直准确地反映地下情况。
二、人工神经网络的优势和原理与传统勘探方法相比，人工神经网络（ANNs）算法具有更强的鲁棒性和精度。
ANNs是一种以生物神经元为模型，模拟人类神经系统的计算机程序。
ANNs可以通过从已有数据中学习并发现模式和关系，预测新数据的输出。
如果训练样本足够丰富，ANNs可以很好地处理非线性关系和复杂性问题。
三、人工神经网络在石油勘探中的应用1.油藏预测在石油勘探中，通常将地震数据与岩心样品进行对比，以预测地下油藏的存在和质量。
然而，这种方法不太精确，因为在现实环境中，地下油藏的分布不一定均匀，导致这种方法漏掉了很多潜在的油藏。
通过单个或多个电缆采集数据，ANNs可以建立一种新的方法，用于预测地下油藏的位置和质量。
2.油藏描述石油勘探人员经常需要对地下的油藏进行描述和建模，以便更好地开采。
这通常需要大量的地球物理测量和工程技术，但由于数据收集不完整，这种模型描述常常存在不确定性。
ANNs可以利用现有测量数据，并根据数据层次结构和特征提取来生成更准确和具有代表性的模型。
3.油藏分析在油藏分析中，石油勘探人员需要了解油藏内部的构成和特征，以确定更好开采油藏的方法。
这通常需要从地下采集数据和从地表进行实验室分析，并对数据进行特征提取和处理。
卷积神经网络在石油勘探开发领域的应用研究
ACADEMIC RESEARCH 学术研究摘要：深度学习是人工智能的重要组成部分之一，与浅层模型相比，在特征提取和建模中，深度学习具有明显的优势。
作为深度学习的一个分支，卷积神经网络有效的减少了神经网络中参数的数量，降低了网络的复杂性，易于训练和优化，具有一定的鲁棒性和良好的范化能力。
论文首先对卷积神经网络的原理、发展历程和应用现状做了简单介绍，然后对卷积神经网络在物探和测井这两个领域的应用进行了分析和研究，最后对卷积神经网络在石油勘探开发领域的应用前景进行分析和总结。
关键词：石油；物探；测井；深度学习；卷积神经网络；一、前言第四次以人工智能、深度学习为主要技术的工业革命已经到来，其影响力和对社会变革产生的推动作用远远超过了前三次工业革命，人工智能必将给各行各业带来深刻的挑战和重大的机遇。
当前，石油工业面临严峻挑战。
石油勘探开发领域亟需人工智能技术去突破，卷积神经网络作为新一轮科学技术革命和产业转型的新引擎和核心驱动力，已成为引领未来发展的战略技术，对石油石化行业产生深远影响。
二、卷积神经网络卷积神经网络擅长处理具有类似网格结构的数据，比如时间序列和图像。
卷积是一种特殊的线性运算，与传统的分类方法相比，卷积神经网络具有高维特征学习能力和泛化能力的优势。
目前，已经广泛应用于图像分类、语音识别、行人检测、石油勘探开发等领域。
（一）卷积神经网络原理卷积神经网络与普通神经网络的不同之处在于，其在普通神经网络之前增加了特征提取器，即卷积层和池化层的组合，有效的减少了神经网络的参数，其结构如图1所示。
图1卷积神经网络结构图1.卷积层卷积层是卷积神经网络的核心，负责提取目标的特征，卷积层的局部连接和权值共享特性使得每一张特征映射对应卷积核输出的一种图像特征，增加卷积核数量核数量即能获取图像的多重特征。
假定第l 层卷积层输入特征图为，则输出特征图为，其中 I 表示输入特征图总通道数，J 表示输出特征图的总通道数。
神经网络法识别抽油机井示功图的研究及应用
神经网络法识别抽油机井示功图的研究及应用高永亮1 檀朝东2 赵海涛3(1．中国石油长庆油田采油六厂，陕西定边，718600；2.中国石油大学（北京），北京昌平 102200；3．北京雅丹石油技术开发有限公司，北京昌平 102200)摘要 示功图是判断油井生产状况的重要依据。
神经网络能够反映任意非线性的映射关系，从而可以应用于图形识别。
本文主要依据BP 神经网络判定示功图类型的实现过程，阐述了BP 神经网络的基本原理，建立了模式识别系统，并给出了部分应用实例。
关键词 示功图 神经网络 故障诊断 1 引言抽油机井故障诊断技术一直是国内外采油工程技术人员的一个重要研究课题，经过几十年研究实践，抽油机井故障的分析与诊断技术有了相当大的发展。
其中，地面示功图分析法是抽油系统故障诊断的一种有效方法[1-2]。
示功图是抽油机悬点位移、载荷随时间变化构成的曲线，是分析抽油机生产状况的重要资料。
迄今为止，示功图的类型识别主要依靠经验，还没有成熟完善的体系作为指导[3]。
由于人工神经网络（Artificial Neural Network）能够反映任意非线性的映射关系，可应用于图形识别，而且具有自组织、自学习及容错特性，在汉字识别方面已取得了显著成效。
因此，神经网络的应用有望促进示功图识别技术的发展。
2 人工神经网络的基本原理目前应用最为广泛的一种神经网络—前馈式多层神经网络模型和误差反向传播BP 网络算法，它的基本结构如图1所示。
误差反向传播网络模型的核心是误差反向传播(简称BP 学习算法)，有时也称BP 模型。
BP 学习算法的主要思路是，如果求出误差E 对各个神经之输出的偏导数，就可以算出误差E 对所有连接权值的偏导数，从而可以利用梯度下降法（梯度下降法的迭代方向是由迭代点的负梯度构成的.由于负梯度方向是函数值下降的最快的方向,故此法也称最速下降法）来修改各个连 接权值。
BP 网络的训练学习是一种监督的学习，要求每一个输入模式矢量与表示所期望的输出模式矢量必须配对。
人工神经网络技术在油气田开发中的应用综述
人工神经网络技术在油气田开发中的应用综述作者：吴霄杨若谷余情李静嘉来源：《数码设计》2017年第01期摘要：油气田开发过程中存在复杂的、多事件激励的工况诊断和产量预测问题，而传统的解决方法存在一定的局限性。
人工神经网络技术作为一种非线性方法，具有信息融合、综合预测、分类等功能，对于这些问题有较好的适用性。
因此，国内许多学者将人工神经网络技术引入油气田开发中，利用其独特的性质，有效提高工况诊断及产量预测等的效率和准确性。
本文对人工神经网络技术在油气田开发中的应用进行了综述，介绍了各项应用的网络结构及学习算法，并且对BP神经网络存在的问题及改进进行了综述。
关键词：人工神经网络；综述；工况诊断；预测中图分类号：TE3文献标志码： A文章编号：1672-9129（2017）01-0018-03Abstract：Complex and multi event incentive problems such as working condition diagnosis and prediction of production exist in the development of the oil and gas， while there are some limitations in the traditional method. As a nonlinear method， the artificial neural network， with the function of information fusion， integrated forecasting and classification， is applicable for such problems. Therefore， domestic scholars introduce the technology of artificial neural network into the development of the oil and gas， and improve the efficiency and accuracy of working condition diagnosis and prediction of production by taking advantage of its unique properties. This paper reviews the application of artificial neural network technology in oil and gas field development，introduces the network structure and learning algorithm of the application， andsummariesthe problems and improvement in BP neural network.Keywords：artificial neural network； review； working condition diagnosis； prediction引言随着数字油田建设的不断向前推进，油气水井的数据自动采集、生产可视化等技术逐渐普及，极大的丰富了油气田开发过程中的评价、诊断、优化、预测的数据来源。
试析人工智能在石油勘探中的应用
试析人工智能在石油勘探中的应用想要高效地解决现实中的复杂问题，多学科、多技术、多领域之间地相互结合是解决问题的必要条件之一。
在人工智能技术与地理信息系统技术的充分支持下，非万能的系统也能通过两者的技术支持进行集成，从而建立起全方面的人工智能石油勘探开发体系。
在实际的操作过程中，智能化的石油勘探体系能够帮助操作人员对石油勘探作業中存在的大量问题进行及时的解决，通过使用其给出的解决方案，不仅能够在最大程度上降低石油勘探的风险，还能进一步地提升开发石油的效率，为企业节约了资源成本、人力成本、时间成本等。
标签：人工智能;石油勘探;应用1人工智能技术在石油勘探中的运用现状目前人工神经网络（ANNS）技术、模糊逻辑（FuzzyLogic）和专家系统（ES）已经成为了人工智能技术的主要代表技术应用情况是比较活跃的，而且其已逐渐渗入到了石油勘探开发的每一个操作环节。
人工智能技术已经在对石油开采量的相关预测、石油层对比分析、NMR实时测井数据反演和剩余油分布研究等主要方面得到了更加深入的应用。
我们可以很直观地从以上的案例汇总中得知：人工智能技术目前作为一种比较先进的技术类型，实际上我们如果能够成功地将其实践应用到石油勘探开发的领域，那么气具有特别大的潜力与发展空间。
2人工智能技术在实际运用过程中存在的问题2.1数据接口缺乏统一性，较为分散在人工智能技术的实际运用过程中，常常会出现智能模型在建立的过程中效率过低的问题，该问题较为复杂，对应的相关数据的处理效率也变低。
这主要是由于一些数据模型和类型缺乏一定的统一性，对于这种缺乏统一性的数据模型，人工智能技术无法做到利用简单的方法将其进行更加便捷的输入，从而在一定程度上影响了人工智能技术在具体实践过程中数据初始化的建立过程。
人工神经网络模型的建立必定需要多种的检验验证作为支撑，比如进行opfield网络技术、BP、SOM、LVQ等。
其主要特征是通过对所得参数的多次调整与细致结果的精准对比，达到确定对应模型的目的。
神经网络在石油勘探中的应用研究
神经网络在石油勘探中的应用研究随着现代科技的飞速发展，各行各业都在尝试将人工智能技术应用到实际生产中去。
而石油勘探这个领域也不例外，神经网络技术的发展给石油勘探带来了新的机遇和挑战。
本文将从石油勘探的实际需求出发，探讨神经网络在石油勘探中的应用研究。
石油勘探是一项高风险、高技术含量、高投入的工作。
传统的勘探方式通常依赖于人工解释地震数据，这种方式效率低下、易受主观因素干扰。
而神经网络技术的出现，提供了一种新的思路：通过对地震数据进行大规模的数字处理，用机器学习的方式获取区域地质构造的分布情况，从而提高勘探效率和准确性。
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，其特点是具有自我适应和自我学习的能力。
在石油勘探领域中，神经网络可应用于地震波形、储层建模、实时数据处理等多个方面，可为勘探领域提供更先进的解决方案。
首先，神经网络可应用于地震波形的分析。
地震勘探作为常用的勘探方式，其数据量庞大、处理复杂，旧数据的挖掘和分析一直是石油勘探领域的主要挑战之一。
而神经网络在处理地震数据中有着独特的优势，可对数据进行快速、准确、自适应的分析，有效提高了数据的应用价值。
同时，基于神经网络的地震波形处理技术也可以帮助地震学家更全面、更客观地识别地震图像中的异常反射，进而研究地下构造的形态。
其次，神经网络可应用于储层建模。
在石油勘探领域中，准确刻画油气储层的空间分布是勘探决策的关键，而神经网络技术在储层建模中的应用已成为热门研究领域之一。
通过神经网络算法对地震数据进行分析，可有效描绘地下构造展布，并且提高预测精度，从而为勘探实践提供更精确、更可靠的技术手段。
最后，神经网络可应用于实时数据处理。
石油勘探的过程中需要不断采集地震数据、岩层属性等信息，这些信息随时间而变化。
对于这些数据，常用的处理手段是利用时间序列模型对数据进行拟合，然而时间序列模型的优点在于高拟合精度，但不适用于变量间相互影响的情况。
而基于神经网络的实时数据处理技术，既能有效处理数据的非线性关系，又可充分利用历史数据来预测未来值，实现对数据的快速、高效拟合。
神经网络控制在石油化工过程中的应用研究
神经网络控制在石油化工过程中的应用研究近年来，随着工业化进程的加速，石油化工行业也在不断发展。
石油化工生产涉及到多个环节，如原料加工、催化裂化、分离提纯、碳氢化合等，每个环节都需要精准控制，以确保生产效率和产品质量。
而神经网络控制技术，作为一种集成了多项技术的智能控制方式，应运而生，成为了石油化工行业智能化控制的重要方向。
神经网络控制技术可以理解为一种通过学习和模拟复杂非线性过程的智能方法，它能够自适应地处理输入信息，预测出各种变量之间的关系，并通过控制对象的反馈信息不断调整系统参数，实现目标值控制。
在石油化工生产中，神经网络控制技术被广泛应用于控制油气站、催化装置、蒸馏塔、反应器等重要环节，发挥了重要的作用。
神经网络控制技术在石油化工行业的应用主要可分为三个方面。
首先，神经网络控制技术可以应用于先进控制系统中。
先进控制系统是一种广泛应用于工业控制领域的智能控制方式，它能够自适应处理不确定性因素，根据实际生产情况调整控制策略，提高系统性能和产品质量。
神经网络控制技术作为先进控制系统的主要组成部分，能够通过建立预测模型，优化控制方案，实现对整个生产过程的自动化控制调节。
例如，神经网络控制技术可以应用于炼油厂的装置优化，通过建立油品成品质量模型，自动计算出各组分配比参数，提高产品质量和生产效率。
其次，神经网络控制技术可以应用于环境监测和控制。
在石油化工行业中，废气排放和废水处理是一项重要的环境保护任务。
而神经网络控制技术可以应用于环境监测和控制，通过建立废气排放和废水处理的预测模型，优化废物处理方案，提高废气排放和废水处理的效率。
例如，神经网络控制技术可以应用于废气处理装置中，建立废气物种浓度预测模型，实时监测废气物种浓度，控制废气排放，确保环境保护要求的达标。
最后，神经网络控制技术可以应用于远程监控和故障预测。
在石油化工生产中，许多装置设备是长期运行的，难免会出现故障，而这些故障会带来较大的生产损失和安全隐患。
BP神经网络在测井解释中的应用研究
Ｂ Ｐ神经网络计算一般分为 ２ 个阶段： 学习阶段和 工作 阶段 】 ・ ］ 。第 一 阶段 是 学 习 阶 段 ， 此 时 各 计 算 单 元
状态 不变 ， 各连 线上 的权值 可 通 过 学 习来 修 改 ， 所 以这 个 阶段 的主 要 工 作 就 是 ： 在 选 择 网络 模 型 和学 习规 则 后， 根据 已知 的输 入 和输 出学 习数 据 ， 通 过 学 习 规则 确 定 神经 网 络 的权 值 叫 ， 硼ｚ … ． ， ， 这 个 阶 段 的输 入是
中 图分类 号 ： ＴＥ ３ ５ ８ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ ４ －５ ７ １ ６８ ６年 以 Ｒｕ ｍｅ ｌ ｈ ａ ｒ ｔ 和 Ｍｃ Ｃ ｅ ｌ ｌ ａ ｎ ｄ为 首 的科 学 家 小组 提 出 Ｂ Ｐ（ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 神 经 网络 ｌ ＿ １ ］ 。它 是 一
成 归 一化 结果 的差 异 ， 它 对 于所 建 解 释 模 型 （ 或 网络 权 值） 的特 征 ， 特 别是 预测 结果 会带 来较 大影 响 。 对 于具有 近似 线性 特征 的输 入信 息 ， 采 用线 性 归一
化公式 ：
使用最速下降法， 通过反 向传播来不断调整网络的权值 和 阈值 ， 使 网络 的误 差 平 方 和最 小＿ ９ ］ 。实 际应 用 中， 采 用 了基于 Ｌ ｅ ｖ ｅ ｎ ｂ ｅ ｒ ｇ — Ｍａ ｒ ｑ ｕ ａ ｒ ｄ ｔ 算法 （ Ｌ Ｍ） ， 又称为阻 尼最／ ｊ ￣ － － 乘算法 ， 它是非线性最小二乘无约束优化的主
验， 通过 试 验 、 分析 ， 最 终优 选模 型二 对各 井的孔 隙度进 行预 测 。分层 位制 作 了孔 隙度 平 面分布 图， 通
神经网络在钻井动态预测中的应用
神经网络在钻井动态预测中的应用周蕾编译周开吉审校摘要井底钻具组合（BHA）及钻头动态行为的实时监控，是提高钻井效率的重要因素。
这样可使司钻避免有害的钻柱振动，通过周期性地调整各种地面控制参数（例如大钩荷载，转速，流速及泥浆性能）而保持最优的钻进状态。
本文论述了采用神经网络来建立非线性,多输入/输出钻井系统模型。
这个模型为司钻提供量化的适当修正措施以使系统处于优化钻井状态。
神经网络模型的建立,采用油田测试的钻井动态资料。
油井测试包括了在不同岩层钻进时的各种测试。
基础模型的训练和调谐使用了钻进时实时记录的地面及井下动态数据。
BHA的动态测量数据由井下振动传感器获取。
这些数据，代表修正地面控制参数产生的影响,记录在井下工具的内存里。
这个测试数据集合中具有代表性的部分，连同相应的输入/输出数据集合，用来建立和训练这个模型。
测试的结果是肯定的：神经网络所预测的BHA动态行为和实际测量相当符合。
此外，测试确立了准则以选取最重要的输入/输出参数，并选取建立训练这一模型的代表性数据。
这个分析演示了一种模拟、预测复杂多参数钻井系统动态行为的可靠方法。
这种方法可能成为传统的分析或直接数值模型的替代者。
它的应用可以扩展到钻井动力学以外，而应用到钻井控制和优化这些领域。
关键词：神经网络井下钻具组合（BHA）动态预测控制参数钻井系统模型优化译自 SPE 56442引言钻井力学革命性的一步是智能井下振动“随钻测量”工具的发展和引入。
这些先进的工具实时地测量井下钻柱振动并传送主要的信息给司钻。
通过使用MW D工具而形成闭环钻井系统，这一革新性概念最初是由Hut chi nso n等人提出的。
Hesig 等人以油田现场的成果,发展和支持了这一概念。
这个方法的基本想法是实时地提供给司钻井底钻头和BHA的行为信息。
带有多个传感器的随钻测量工具获取并处理测量的数据,产生可以量化振动是否导致钻井故障的诊断参数。
这些参数通过自动测量记录立即传送到地面。
神经网络算法在油气勘探中的应用分析
神经网络算法在油气勘探中的应用分析在现代科技日益发展的今天，人们对于科技越来越依赖。
其中，人工智能和机器学习成为了一个不可忽视的研究领域。
神经网络算法作为机器学习的一个分支，在各个领域都有着广泛应用，而其在油气勘探中的应用也日渐受到关注。
本文将探讨神经网络算法在油气勘探中的应用分析，以及其对于油气勘探的影响。
一、神经网络算法的简介神经网络算法（Neural Network，NN）是指一种通过模拟大脑神经元间的连接方式，让计算机实现学习和运算的算法。
神经网络算法是基于数据的，它能够通过多层次的节点来构建一个“神经网络”，以尝试模拟人类和其他生物的学习和思考过程。
利用这种算法，计算机可以通过处理数据，发现数据中的模式和趋势，并在之后的决策中进行应用。
在油气勘探领域，神经网络算法被应用在地震资料分析、油气储层预测、油田优化管理等方面，发挥了重要作用。
二、神经网络算法在地震资料分析中的应用地震勘探是油气勘探过程中不可或缺的一部分，通过地震勘探可以确定油田的位置、规模以及储藏情况。
而神经网络算法在地震勘探中的应用主要是用于地震资料的处理和解释。
由于地震勘探资料极其庞大，包含大量的噪声和干扰，因此需要经过处理和解释才能得到有价值的信息。
神经网络算法通过建立地震数据的模型，能够自动提取数据特征，优化数据处理，并提高数据处理的准确度和效率。
同时，通过对地震数据进行学习和训练，神经网络算法还能够对地下结构进行预测和分析，提高油气勘探的效率与准确性。
三、神经网络算法在油气储层预测中的应用油气储层预测是油气勘探的又一重要领域，神经网络算法在此领域中也扮演着重要的角色。
油气储层预测过程中需要分析各种因素，如地质构造、地下水文系统、岩石学和矿物学等多种因素，这些因素相互交织，互相影响，因此油气储层预测难度相当大。
而神经网络算法能够自动提取出数据中的特征，并通过学习和训练得出模型，实现油气储层预测。
此外，神经网络算法还可以根据储层变化情况进行预测和诊断，帮助工程师们准确评估储层的情况，从而更好地规划油气勘探的方向和策略。
神经网络技术在录井参数解释中的应用
神经网络技术在录井参数解释中的应用单元伟【摘要】近年来，随着计算机技术的飞速发展，涌现出许多新方法新技术，人工神经网络技术就是其中之一。
神经网络模型的语言识别、图像处理等方面获得了有价值的应用和进展，其研究成果也很快被引入到油气田勘探开发领域，其中包括资料的处理及解释。
将计算机神经网络技术应用于录井行业，处理受钻井条件影响大、地质条件复杂，油气水层识别有一定困难的录井资料解释中，已成为目前国内录井行业探索的一个方向。
%Artificial neural network technology is one of the new methods and technologies springing up along with the rapid development of computer technology in recent years. Valuable application and progress of neural network model have been achieved in the fields of speech reorganization and image processing. Its research findings have been introduced to the oil and gas field exploration anddevelopment,including the processing and interpretation of documents. It has become a new direction of domestic investigation in well logging to apply the artificial neural network technology to the logging of well. It is capable of processing and explaining well logging documents collected from the wells which are greatly influenced by the condition of well drilling,located in complicated geological conditions,and are difficult in oil-gas-water layers identification.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】5页(P21-24,27)【关键词】神经网络;气测录井;油气层识别;BP算法【作者】单元伟【作者单位】中煤科工集团西安研究院，陕西西安 710054; 西安科技大学，陕西西安 710054【正文语种】中文【中图分类】TN911-34在对气测录井检测评价油气储层技术的研究中，录井作为一种直接手段，在我国石油勘探中发挥着重要的作用，为油田的发现和发展做出了重要贡献。
人工神经网络在石油勘探中的应用+-+戴立波
人工神经网络在石油勘探中的应用Ξ戴立波,潘仁芳,夏 丹,莫 莉(长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北荆州 434023) 摘 要:人工神经网络近几十年的飞速发展,激起了不同学科与领域的科学家的浓厚兴趣。
本文论述了B P 神经网络的基本原理及在油气预测中的应用。
并觉得人工神经网络模型在油气预测中有很大的优势。
关键词:人工神经网络;B —P 网络;断层;测井数据1 基本原理人工神经网络对于外加的输入数据是以并行的、非确定性的方式作出响应的。
反向传播神经(B ackP rop agati on )网络简称B —P 网络是最常用的一种算法,它是由n 层构成,第一层是输入层,第n 层是输出层,中间n —2层称为中间层。
描述网络的参数包括:层数、每层神经元数目(节点数)、第i 层神经元k 与第i +1层神经元l 的联接权重(强度)W i (k ,l ),i =1,2……,n -1。
激活函数f (s )取Sigm o id函数型:f (s )=1 (1+e -s )。
可以发现f (s )是一个连续可微的函数,这种函数所划分的区域是由一个非线性的超平面组成的区域,因此它的分类比线性划分精确、合理,并有较好的容错性。
另外,由于f (s )是连续可微的,可以严格利用梯度法进行计算,它的学习算法称为反向传播算法(B -P 算法),见图1。
图12 利用人工神经网络检测断层[1,2]人工神经网络检测断层流程如下:(如图2)图2 人工神经网络检测断层的流程图2.1 地震特征参数的提取及选择某地层底界面,地震剖面有2～3个相位,能量强,波形特征明显。
我们在提取17个地震特征参数中进行筛选,提取与断层检测最为灵敏的振幅、平均频率、相似系数、主频带能量比、容量维等5个地震特征参数作为神经网络的输入,这样既减少了计算工作量,又保证了预测精度。
2.2 人工神经网络的学习采用三层B —P 网络对地震资料进行解释,5个地震特征参数作为网络的输入层节点,中间层3个节点,输出层1个节点;训练成两种模式:正常模式期望输出为0,断层模式期望输出为1。
基于神经网络的石油勘探图像处理技术研究
基于神经网络的石油勘探图像处理技术研究在当今经济发展日新月异的时候，能源产业一直是全球经济发展的重要支撑。
其中，石油勘探作为一个不可或缺的环节，在近几年来得到了高度关注和快速发展。
为了提高石油勘探的效率和准确性，各种新技术也得到了广泛应用。
基于神经网络的石油勘探图像处理技术便是其中之一，本文将围绕这个主题进行研究和探讨。
一、石油勘探及其图像处理的意义石油是当今世界经济活动中最重要的能源之一，其产量和质量对经济发展有着至关重要的影响。
因此，石油勘探成为了全球经济发展的重要组成部分。
石油勘探可以通过各种手段来获取石油的地质情况，其中，图像处理技术是其中一种经典的手段。
石油勘探图像处理技术可以通过对地质勘探图像的处理和分析，提高油层勘探的准确性和效率，直接影响到石油勘探的发展速度和质量。
二、神经网络技术在石油勘探图像处理中的作用神经网络技术作为一种新兴的技术，已经在各个领域得到了广泛的应用。
其特点是可以从大量数据中自动学习和抽象数据特征，用于模式识别、分类和预测等各种任务。
在石油勘探图像处理中，神经网络技术采用反向传播算法模拟人脑神经元之间的信号传导过程，可以从石油勘探图像中自动学习相关的特征和规律，对图像进行有效的分析和处理。
三、神经网络技术在石油勘探图像分类中的应用石油勘探图像分类是非常重要的一个环节。
传统的方法通常需要经过人工特征提取和分类，这不仅费时费力，而且不能保证分类的准确性。
而使用神经网络技术进行图像分类，可以大幅度提高分类的精度和效率。
在神经网络技术中，深度学习网络模型如卷积神经网络（CNN）采用多层卷积和池化操作，可以自动从大量图像数据中学习和提取特征，并最终通过全连接层进行分类。
四、神经网络技术在石油勘探图像分割中的应用除了分类之外，石油勘探图像分割也是石油勘探图像处理的重要手段之一。
图像分割可以将图像分成不同的部分，常用于石油勘探的油气储层识别，可以提高油气储层的识别率和油气储量估算准确度。
卷积神经网络在地质勘探中的应用方法(六)
地质勘探是一项非常重要的工作，它涉及到对地下资源的寻找和开发，对于石油、天然气、矿产等资源的开发起着至关重要的作用。
卷积神经网络作为一种深度学习模型，在地质勘探中的应用也越来越受到关注。
本文将就卷积神经网络在地质勘探中的应用方法进行探讨。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习模型，它模仿人脑的视觉处理方式，能够对图像数据进行有效的学习和识别。
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，通过卷积和池化操作提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类和识别。
由于其在图像识别领域的卓越表现，卷积神经网络也被应用到地质勘探中。
二、卷积神经网络在地震勘探中的应用地震勘探是一项重要的地质勘探方法，它通过地震波在地下的传播情况来探测地下结构和地质构造。
卷积神经网络可以通过学习地震波数据的特征，来进行地下结构和地质构造的识别和分析。
研究人员可以将地震波数据输入到卷积神经网络中，训练模型来识别地下的不同地质特征，从而提高地震勘探的效率和准确度。
三、卷积神经网络在地质图像识别中的应用地质图像是地质勘探中常见的数据类型，研究人员可以利用卷积神经网络来对地质图像进行识别和分类。
通过对地质图像数据进行训练，卷积神经网络可以学习到不同地质特征的表现形式，从而实现对地质图像的准确识别和分类。
这对于地下资源的勘探和开发有着重要的意义。
四、卷积神经网络在地质数据分析中的应用除了地震波数据和地质图像数据外，地质勘探还涉及到大量的地质数据。
卷积神经网络可以帮助研究人员对地质数据进行分析和挖掘，从而发现潜在的地下资源。
通过对地质数据的训练和学习，卷积神经网络可以帮助研究人员发现地下结构的规律和特征，为地质勘探提供有力支持。
五、总结卷积神经网络作为一种深度学习模型，在地质勘探中有着广泛的应用前景。
通过对地震波数据、地质图像数据和地质数据的训练和学习，卷积神经网络可以帮助研究人员实现对地下结构和地质特征的识别和分析，为地质勘探提供更加准确和高效的方法。
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图１研究采用的神经网络模型（引自文献［２８１）
Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ
ＢＰ神经网络在石油测井解释中的应用
２．１在测井资料标准化方面的应用 目前，测井资料标准化的方法很多，归纳起来 有：测井曲线迭加法、岩心孑Ｌ隙度检验法、同类测井 曲线对比法、标准层测井响应对比法、测井参数二、 三维交会图法、均值方差法、克里金变异函数法、趋 势面分析法等．这些方法多为手工校正法，各有其优 缺点． 神经网络（ＡＮＮ）与传统方法相比，表现出： （１）能够识别带有噪声或变形的输入模式． （２）具有很强的自适应学习能力，通过对样本的 学习，掌握模式变换的内在规律，进行判别分类和参
Ｌｏｇｇｉｎｇ
ＣＯ．ＬＴＤ．，Ｘｉ＇ａｎ ７１０２０１，Ｃｈｉｎａ）
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ｍｅａｎｓ ｏｆ ｆｏｕｒ－ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ，ｌｏｇｇｉｎｇ ｄａｔａ ｉｓ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ ｉｎｔｏ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｇｅｏｌｏｇｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
ｉｓ ａｍｂｉｇｕｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｌｉｔｈｏｌｏｇｙ ｍｕｃｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｚｈａｏ
Ｊ Ｌ，Ｌｉ Ｇ，Ｍａ Ｐ Ｓ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙ
ｔＯ
ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ ｌｏｇｇｉｎｇ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ．Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ
Ｇｅｏｐｈｙｓ．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１０，２５（５）：１７４４～１７５１，ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－２９０３．２０１０．０５．０３０．
第２５卷第５期 ２０１０年１０月（页码：１７４４～１７５１）
地球物理学进展
ＰＲＯＧＲＥＳＳ ＩＮ ＧＥｏＰＨＹＳＩＣＳ
Ｖ０１．２５。Ｎｏ．５ ０Ｃｔ．２０１０
赵军龙，李纲，麻平社，等．神经网络在石油测井解释中的应用综述．地球物理学进展，２０１０，２５（５）：１７４４～１７５１，ＤＯＩ：１０．
３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４—２９０３．２０１０．０５．０３０．
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－２９０３．２０１０．０５．０３０
中圈分类号Ｐ６３１
文献标识码
Ａ
Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙ ｔｏ
ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ ｌｏｇｇｉｎｇ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ
ＺＨＡＯ Ｊｕｎ－ｌｏｎ９１，ＬＩ Ｇａｎ９１，
１
１．１
练结束．
１．２
ＢＰ网络结构 ＢＰ神经网络属于前馈神经网络，具有前馈神经
网络基本结构．ＢＰ神经网络经常具有多层结构，其 中间部分称为隐含层［２］．这些隐含层经常使用Ｓ形 神经元，输出层则使用线性神经元．这样的多层神经 网络能够学习输入和输出之间的非线性关系，而且 线性的输出层保证了网络的输出具有一１到１之外 的范围［２］．如果要使网络的输出落在０和１之间，输 出层就要使用对数Ｓ形神经元．这样的ＢＰ神经网 络可以逼近任何的连续函数，如果隐含层包含足够 多的神经元，则可以逼近任何具有有限断点的非连 续函数．ＢＰ网络的神经元激活函数可以是双曲正切 Ｓ型函数、对数Ｓ型函数、线性函数、阶梯函数和斜 坡函数． １．３训练模式 当神经网络权值和阈值初始化以后，就可以对 网络进行训练．在训练过程中，网络的权值和阈值被 反复地调整，以减少网络性能函数ｎｅｔ．ｐｅｒｆｏｒｍＦｃｎ 的值，直到达到预先要求［３０’３ｕ．ＢＰ神经网络的ｎｅｔ． ｐｅｒｆｏｒｍＦｅｎ的缺省值是ｍｓｅ一网络输出和目标输 出的均方误差．ＢＰ神经网络的训练同样可以使用函 数ｔｒａｉｎ（）和ａｄａｐｔ（）．函数ｔｒａｉｎ（）是通过调用参 数ｎｅｔ．ｐｅｒｆｏｒｍＦｅｎ设定的训练函数来实现网络训 练的，而且训练的方式由参数ｎｅｔ．ｔｒａｉｎＰａｒａｍ的值 来确定．而函数ａｄａｐｔ（）是通过调用参数ｎｅｔ． ａｄａｐｔＦｃｎ设定的训练函数来实现网络训练的，训练 的方式由参数ｎｅｔ．ｔｒａｉｎＰａｒａｍ的值确定．在ＢＰ神 经网络的训练算法中，都是通过计算函数的梯度，再 沿负梯度方向调整权值和阈值，从而使性能函数达 到最小．
ｍａｔｔｅｒ。ｆｏｒｅｃａｓｔ
０
引
言
地质对象特性．常规石油测井解释常常基于“四性关 系”研究成果，建立储层参数转换模型，将测井信息 转换成泥质含量、孔隙度、渗透率、含油饱和度等相 关地质参数开展储层评价Ⅲ，但对于复杂岩性储集
测井信息包含着丰富的地质信息，不同的测井 系列和测井曲线从不同的角度来反映和揭示同一个
ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ｆｒｏｍ［９］）
工＋
ｌ，－◆
以芦甭万◆
Ｙｏｕｔ（ｋ），即预测 的标准化伉
２．３在储层孔隙度解释中的应用 用神经网络法来解释测井孔隙度，就是寻求测 井信息与孔隙度参数之间的一种非线性映射或拟 合，主要就是通过给定的训练样本集进行学习得到 一种解释模型，对未知井进行孔隙度预测［１“１６’２引．网 络输出层单元只有一个，就是期望输出孔隙度，一般 是岩心分析实测数值（归一化）．网络输入层单元是
ｐｒｏｐｅｒｔｙ
ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｓｔｕｄｙ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ
ｐｒｅｓｅｎｔｓ
ａ
ｒｅｖｉｅｗ
ａｎｄ ｔｈｏｕｇｈｔｓ
ｏｎ
ｔｈｉｓ
ａｓｐｅｃｔ，ａｎｄ ｄｉｓｃｕｓｓ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｎｅｔｗｏｒｋ，ｌｏｇｇｉｎｇ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ，ｒｅｖｉｅｗ，ｎｏｔｉｃｅ
收稿日期２００９－０９—２８； 基金项目
修回日期２００９—１２—２９．
陕西省工业攻关计划基金项目（２００９Ｋ１０—１５）资助．
作者简介赵军龙，男。１９７０年生，陕西长安人．副教授，博士，西安石油大学教师，主要从事矿产与能源地球物理研究．
（Ｅ－ｍａｉｌ：４１１９７０＠１６３．ｃｏｒｎ）
万方数据
５期
赵军龙，等：神经网络在石油测井解释中的应用综述
层、低渗特低渗及低阻等储层而言，将测井信息转化 为储层参数及利用测井曲线开展储层评价往往存在 多解性． 大量的勘探开发实践、理论及科研证实了地下 储层的非均质性和测井对储层特性响应的非线性， 因此从非线性测井响应中提取非均质性地层的储层 特性日益成为测井分析家面对的前沿课题［２］．神经 网络技术是一门非线性智能信息处理技术，基于神 经网络技术的石油测井解释不需要建立测井解释方 程，不需要繁琐的参数选取工作，不需要对测井数据 进行泥质和油气影响校正，既能利用数值信息、又能 综合专家知识［２￣５］，解释范围和解释效率将有效提 高．前人就神经网络在石油测井解释中应用研 究［２￣７１发表的成果主要体现为： （１）岩性解释、岩相识别［ｓ’１３３． （２）储集层参数解释Ｌ１４～１６］． （３）储层流体性质识别［１７～２２］． （４）低阻及裂缝研究Ｅ２３～ｚｏＪ． （５）地层压力计算和预测［２］等方面． 为了全面、深入回顾分析神经网络技术在石油 测井解释中的应用，科学有效地将神经网络技术应 用于石油测井解释，提高储层评价效果、破解石油测 井解释中的难题，本文为此做了初步探索．
ａｃｃｕｒａｃｙ
ｃｏｍｐｌｅｘ ａｎｄ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｐｒｏｂｌｅｍｓ．
ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｚｉｎｇ
ｔｏ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｌｏｇｇｉｎｇ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ
ｌｉｔｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ａｎｄ ｏｉｌ—ｂｅａｒｉｎｇ．Ｔｈｅ ｗｏｒｌｄ ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｓｏｌｖｅｄ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｆｌｕｉｄ
万方数据
地球物理学进展
２５卷
数预测． （３）能够把识别预测处理和若干预处理融合在 一起进行，识别速度快、预测精度高等特点［２’２引． 测井资料标准化实质上就是识别资料真伪、估 算测井值标准化校正量．为此，用改进的ＢＰ神经网 络法可以研究和解决测井资料标准化这一重要而复 杂的问题． 在实际处理过程中，在人工干预下，自动选取标 准层并统计标准层某测井读值．在反复试验、多方优 选网络结构及参数的基础上，选用使用层状结构的 三层ＢＰ网络，可以获得较好的学习效果和建立较 高精度的测井资料标准化模型．其实际ＢＰ网络如 图１所示． 夏宏泉等（１９９６）从神经网络的结构、功能和特 点及学习规则出发，探讨了应用神经网络进行测井 资料标准化的可行性，并以Ｓ地区沙三段三孔隙度 测井资料为应用实例，采用ＢＰ神经网络技术对其 进行了标准化分析校正，处理效果令人满意．
２
神经网络原理
ＢＰ网络基本原理 目前。在人工神经网络的实际应用中，绝大部分
的神经网络模型都采用ＢＰ网络及其变化形 式口７￣２ ９‘．ＢＰ网络是一种具有三层或三层以上神经 元的多层前向网络，它也是神经网络的核心部分，体 现了人工神经网络的精华，这里作为神经网络的典 型代表介绍．ＢＰ网络的前一层的输出是后一层的输 入；前、后层之间的各神经元实现全互连接，而每层 内各神经元之间没有连接，网络按有导师学习的方 式进行训练．当把一对训练模式提供给网络后，网络 先进行输入模式的正向传播过程，输入模式从输入 层经隐含层处理向输出层传播，并在输出层的各神 经元获得网络的输出．当网络输出与期望的目标输 出模式之间误差大于目标误差时，网络训练转入误 差反向传播过程，从输出层经隐含层修正各个神经 元的权值，最后回到输入层，再进行输入模式正向传 播过程．这两个传播过程在网络中反复运行，使网络 误差不断减小，从而网络对输入模式响应的正确率 也不断提高，当网络误差不大于目标误差时，网络训
（．Ｓｃｈｏｏｌ
ＭＡ
Ｐｉｎｇ－ｓｈｅ２，ＧＯＮＧ Ｚｅ－ｗｅｎｌ，ＭＥＮＧ Ｌｉｎｇ—ｆｅｉｌ。ＬＩ Ｇａｎｌ