石油作业安全影响因素权重分配神经网络模型
机器学习算法在石油勘探中的应用
机器学习算法在石油勘探中的应用石油是目前全球最主要的能源资源之一，其对于国家经济、社会发展以及科技进步的影响都是巨大的。
石油勘探的工作是发掘石油资源的关键环节之一，同时也是最为困难和耗时的任务之一。
传统的勘探方法在效率和准确度上都存在一定的问题，因此近年来，越来越多的石油企业开始利用机器学习算法，以提升勘探效率和准确度。
一、机器学习算法简介机器学习（Machine Learning）指的是一种人工智能的技术，即通过计算机将数据作为输入，利用学习算法模型对数据进行学习和预测，最终输出相应的结果。
在机器学习中，常用的算法包括决策树、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯分类器等，这些算法都能够根据现有数据，学习并建立相应的模型，从而对未知数据进行预测和分类。
二、在石油勘探领域，机器学习算法可以应用于多个方面。
其中，最大的优势就是可以利用大量的勘探数据，对石油储层性质、通透性、孔隙度、压力、渗透率等信息进行分析和预测，有助于石油勘探的决策和计划制定。
下面将介绍机器学习在石油勘探中的具体应用。
1、储量评价机器学习算法可以针对已知石油储层的数据，建立相应的模型，通过对新的勘探数据进行解析和分析，进而得出储量评价。
这里的模型可以是线性回归、支持向量机、决策树等模型，而建立这些模型的关键是具有足够的训练数据。
2、油藏物性预测油藏物性的预测是石油勘探中重要的一环。
利用机器学习算法，可以对已知油藏数据进行分析和学习，从而较为准确地预测出未知油藏的物性，如孔隙度、渗透率、压力等。
同时，机器学习还可以对勘探区域的地质构造、岩性进行分析，从而对油藏物性进行预测。
3、地震解释油藏的位置、大小、物性等是通过地震勘探获取的。
机器学习算法可通过分析地震数据，对地下油藏和岩层进行辨识和解释，从而精确地确定油藏的位置和大小。
4、成像技术成像技术是利用采集的数据，对地下油藏勘探区域进行图像生成，从而获得地质、物性数据的方法。
利用机器学习算法，可以对多种成像数据进行集成和学习，从而生成三维地质成像模型，在石油勘探的决策中发挥潜在作用。
神经网络算法框架结构与效果分析
神经网络算法框架结构与效果分析简介神经网络算法是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它模拟了大脑神经元之间的相互作用。
神经网络算法框架是构建神经网络模型的基础结构，它定义了神经网络的各个层级和神经元之间的连接方式，通过反向传播算法来优化网络的权重和偏差，从而达到训练模型的目的。
一、神经网络算法框架结构神经网络算法框架通常由以下几个基本组件组成：1. 输入层: 输入层是神经网络的第一层，用于接收原始数据或特征向量。
每个神经元表示一个特征，并将特征值传递给下一层。
2. 隐藏层: 隐藏层是位于输入层和输出层之间的一层或多层，负责处理输入数据并进行特征提取和抽象。
隐藏层的选择和数量会影响神经网络的性能。
3. 输出层: 输出层是神经网络的最后一层，负责输出最终的分类结果或回归结果。
输出层的神经元数量通常与问题的类别数或输出结果的维度相匹配。
4. 权重和偏置: 权重和偏置是神经网络的参数，用于调整每个神经元的输出值。
权重表示连接强度，偏置表示每个神经元的激活阈值。
5. 激活函数: 激活函数用于引入非线性性质，并将神经元的输出值映射到特定的范围内。
常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。
6. 损失函数: 损失函数衡量神经网络预测结果与真实结果之间的差异，是模型训练的目标函数。
常见的损失函数有均方差、交叉熵和对数损失等。
7. 优化算法: 优化算法用于更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数。
常见的优化算法有梯度下降、Adam和RMSProp等。
二、神经网络算法框架效果分析1. 网络结构对性能的影响神经网络的性能受到网络结构的影响，包括隐藏层的数量、神经元数量和层级之间的连接方式等。
根据问题的复杂度，选择合适的网络结构非常重要。
较浅的网络结构适用于简单的分类问题，而深层网络结构则适用于更复杂的任务，如图像识别和自然语言处理等。
2. 激活函数的选择激活函数是神经网络的非线性映射，可以增强网络的表达能力。
神经网络法在油藏埋存CO2效果预测中的应用
收稿 日期 ：２０１８—０１—０２。 作者简介 ：张延旭 ，工程师 ，主要从事油 田增产增注 方面的研
究 工 作 。
３０
精 细 石 油 化 工 进 展 ＡＤＶＡＮＣＥＳ ＩＮ ＦＩＮＥ ＰＥＴＲＯＣＨＥＭＩＣＡＬＳ
第 ｌ９卷第 ２期
、 初 始含 油饱 和度 Ｊｓ。ｉ ５个 无 因次 影 响变量 ：
通过 人 工神 经 网络 法求 出 的公 式 是 如 下 “隐 含 ”表达 式 ：
Ｙ＝ＡＮＮ（ １， ２，… ， ） 式 中 ，ＡＮＮ是 一个 非 线 性 函数 。这个 函数不 能用 通 常 的数 学公 式 表 示 ，称 为 “知 识 库 ”。笔 者 采用 目前应用最广泛 的误差反 向传播神经 网络 ， 简称 ＢＰ网络 。这种 神 经 网络 具 有 １个 由相互 独 立 的许 多 神经 元 构 成 的输 入 层 ，用 于输 入 相 关 数 据信 息 ；１个 或 多 个 隐层 ，用 于 分 析 、模 拟 过 程 中 复杂 的 中 间 计 算 ；１个 输 出 层 ，输 出 运 算 、模 拟
尺 ＝吉＾√／ ；Ⅳａ＝寺ｔａｎ
。
；
：
式 中 ： 为油藏 厚 度 ，ｍ；Ｌ为 油 藏 长 度 ，ｍ；ｋ 为 平 面 渗 透 率 ，１０～ ｍ ；ｋ 为 垂 向 渗 透 率 ， １０～ ｍ ；／ｚ。为 原 油 黏 度 ，ｍＰａ·ｓ； 为 气 体 黏 度 ，ｍＰａ·ｓ；后 为 气体 相 对 渗 透 率 ； 。０为 原 油 相 对 渗透 率 ；Ａｏ为油 水密 度差 ，ｋｇ／ｍ ；ＡＰ为 注入 压 力 与生 产 压力 差 ，ＭＰａ； 为 倾 角 ；ｇ为重 力加 速度 。
１ 神 经 网络预 测方 法 的基本 原理 神 经 网络 技 术 实 际 上 是 “人 工 神 经 网 络 ”或
重复压裂选井选层的BP神经网络法
图１ Ｂ Ｐ 神经 网络结构示意 图
其工作原理是 ： 将输入样本从输入层输入， 经隐 层 向输 出层传递 ， 其 间根据 各层神经元激 活 函数 做加 权计 算 ， 最终在输 出层得 到实际输 出。如 果输 出层 得 不到期望 的输 出 ， 再按使 网络输 出层 的误 差平 方和达 到最小 的 目标 ， 通过 连续不 断地在相对 于误差 函数斜 率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐 逼近 目 标。每次权值和偏差的变化都与网络误差的 影响成正 比 ， 并 以反 向传播 的方 式传 递 到每 一层 ， 直 到达到期望 目 标 。经过训练的 Ｂ Ｐ神经网络 由于具 有很 强 的非线性 映 射能 力 ， 因此 能够 有 效 地 将 属于 训 练样本 范 围内 的测试 样本 进行 分类 和识别 。
文献标识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ４ —４ ３ ８ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ —０ ０ ０ ４ —０ ３ 中图分类号 ： Ｔ Ｅ ３ ５ ７ ． １ ４
０ 引
言
输入 层
隐含层
隐含 层
重复 压裂作 为 油 气井 在 原 有 裂缝 失 效 情 况下 ， 保 持增产 的一 项重 要 措施 ， 在 低 渗 油 气 田开发 过 程 中得到广 泛应 用 。选井选 层是 重复 压裂 改造工 程成 功 的前提 ， 对提 高 压裂 的有 效 率 和成 功 率起 着 举 足 轻重 的 作 用 。而 影 响 重 复 压 裂 选 井 选 层 的 因素 很
灰色关联度 ｎ 是表征两系统或 因素间动态 变化一致性符合程度的指标。显然， 两因素 间的灰 色关联度越大， 则某一 因素对另一 因素的权重影响
［ 基金项 目］ 国家科技重大专项子课题“ 油田开采后期提高采收率新技术” （ ２ ０ １ １ Ｚ Ｘ ０ ５ ０ ０ ９ — ０ ０ ４ ） 资助 。 ［ 作者简介 ］ 吕志凯 ， 男， １ ９ ８ ４ 年 出生 ， ２ ０ ０ ８ 年毕业 于中国石油大学 （ 北京 ） 石 油工程专业 ， 现为 中国石油 大学 （ 北京） 油气 田开发工 程 专业在读博士研究生 ， 主要从事油气田开发和增产技术等方面的研究 。Ｅ ． ｍ ａ ｉ ｌ ： ｌ ｚ ｋ ｎ ｂ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｎ ｒ 。
利用神经网络模型预测油藏储量的研究
利用神经网络模型预测油藏储量的研究近年来，随着技术的不断进步和发展，人工智能已成为各个领域的热点话题。
在能源行业，油藏储量的预测一直是一项持续性的工作，而使用神经网络模型预测油藏储量已经成为了一个新的研究领域。
神经网络模型作为人工智能的核心技术之一，其基本原理是模拟人类大脑神经元之间的相互连接和反馈机制，实现对复杂问题的自主处理和分析。
在油藏储量预测中，神经网络模型可以有效地挖掘各类数据之间的潜在关联性，形成合理的预测模型。
首先，油藏储量预测所需要的数据主要有以下几个方面：地质勘探数据、物性参数数据、生产数据和地下水数据等。
神经网络模型可以将这些数据进行深入分析，并通过模式识别和模型训练等技术进行预测。
例如，利用神经网络模型可以将地质勘探数据中的岩石类型、断裂带等因素与储层储量之间的关系进行建模，从而实现对储量的预测。
其次，神经网络模型可以根据已有数据的特征，自动提取关键特征，从而有效地降低模型的复杂度和不确定性。
在油藏储量预测中，神经网络模型可以利用数据集的统计量等信息进行特征提取，并通过不断的优化，找到最优的特征集合，使得预测效果达到最优。
此外，神经网络模型还可以搭建多层神经网络模型，从而进一步提高预测精度。
在油藏储量预测中，多层神经网络模型可以通过逐层抽象从而实现对不同特征的深度挖掘，进一步提高预测效果。
同时，在多层神经网络模型中，还可以通过添加dropout层等技术来避免过拟合现象，使得模型具有更好的泛化性能。
最后，利用神经网络模型进行油藏储量预测需要注意的几个因素。
首先，数据预处理工作需要精细严谨，包括数据清洗、数据归一化等步骤，以尽可能减少模型的噪声干扰和误差。
其次，需要针对不同类型的数据采用不同的模型结构和算法，例如，对于时间序列数据可以采用循环神经网络（RNN）模型等。
最后，对于神经网络模型的训练和优化过程，需要进行多次实验，调节超参数等，以达到最优的预测效果。
总体来说，利用神经网络模型预测油藏储量的研究具有重要的理论和实践意义。
油田企业网络安全问题及防火墙防护策略
油 田企业网络安全问题及防火墙防护策略
田 吉凤 山东英才学院计算机电 子信息Ｔ程学院
摘要 ：油田企业 网络安全 问题 产生的原因主要有网络技术瓶颈 ，网络管理水平不高，不重
视 技 术 服 务 系统 的 升级 。 防火墙 是 目前 最 为基 础 的计 算机 安 全 防护技 术 ，是提 升 网络安 全 的 基
来 应对 计 算机 网络 安全 问题 的策 略 ，该 策 略对 于改 善 目前 油 田 企 业 网 络 安 全 冈 境 起 到 一 定 的 指 导
作用。
施的建设 ，但是对 于软件设施 的建设却往往忽略 ， 再加上 目前计算机安全管理技术更新换代很快 ，如
果 网络安 全 服务 系统 得不 到及 时 的升级 更 新 ，就很
础 ，研 究应 用好 防 火墙 技 术 就 能够 有 效地 提 升 油 田企 业 的 网络 安 全 水平 。 目前 防 火墙 的产 品 种
类很 多，既 有 软件 防 火墙 （ 如微软的 ｌ Ｓ Ａ 系列 ） ，还 有 各 大生 产厂 商 的硬 件 防 火墙 （ 比如 思科 、 华为等） ，其 中思科 产品 是 油 田企 业 最 为 常 见 的安 全 设备 。 防 火墙 策略 设 置 应 遵循 任 务 需 求 明
１ 网络安全 问题产 生的原 因
１ ． １ 网络技 术瓶 颈
容易被病毒和黑客攻击。
２ 防火墙 防护策略
防火墙 是 目前最为基础 的计 算机安全 防护技 划 ，很 多功 能在 不 同时期 上线 ，同时 网络设 备 也存 术 ，是 提 升 网络安 全 的基础 ，研 究 应用好 防火墙 技 在着数代 的差别 ，这就给黑客入侵和病毒侵袭提供 术 就能 够有 效地 提 升油 田企业 的网络 安全水 平 。
基于神经网络的农业机械化水平影响因子权重测算和分析
的权值 ， 并确定其重要性 ， 避免人为干扰 。国内许
多学者曾应用神经网络对农业机械化发展水平进
数据的采集过程详见参考文献 ［］ ３ 。神经 网络模拟
采用 Ｍａ ａ６ ５ ｔ ｂ ． 模拟软件通过编程实现。 ｌ
行过 模拟和 价， 股 有早 农机 评 但一 郡擞 独对 化影啊
因子的权重进行计算。何勇 等［ 采取粗糙集理论 ３ ］ 约简指标体系减少了信息的需求量 ， 为农机化水平
摘要： 为对农业机械化水平影响 因子的权重进行测定 ， 建立了相应的 Ｂ Ｐ神 经网络模型 ， 并进一步 分析了 １ 个 因子对农机化水平的影响。研 究发现 ： ０ 农机化水平受第一产业人 员 占全社会从业人 员比重的强烈影响， １ 在 ０个输入 因素 中所 占比重为 １ ．５ 其次是从业人 员中初 中以上文化程 ９８ ％；
评价耀 了一釉撕浍 太寸杀胡诵讨对袖饵网 络模型参数的 调整， 训练出和实测值具有较高拟合 精度的 模型， 减少简约过程， 避免信息丢失， 根据神 经网络输入层与隐含层之间的连接权值计算出影
响因 权重， 行检 子的 并进 验和归纳， 进一步分析和
评价当 前影响和制约我国 农机化发展水平的主要
＿ 巫Ｈ 耕收 械平Ｉ ［ 播综 水
ｒ第 队 占 会业员 Ｉ ＿ １ 员 社从人比 全 重
第产 在 内 产值 所 比 Ｉ …业 国 生 总 中 占重 农 农劳产 Ｉ 业均值 业 械 二 —Ｊ 机 Ｌ 二＿ 农 劳 产 二 业 均 粮 Ｉ 发 化 人国，总 均 内三 值Ｉ ｊ 产
IPR计算方法
IPR 计算方法时间：2006.02.09一直油井的IPR计算 (1)1. PI方程（直线方程） (2)2. PSS方程（拟稳态方程） (3)3. Vogel 方程 (3)3.1方程表达式 (4)3.2求解过程 (5)3.3敏感性分析 (6)3.3.1地层压力Pr作为敏感参数 (6)3.3.2采油指数J o作为敏感参数 (7)3.4实例 (7)3.5参考文献 (7)4. Standing－Harrison方程 (8)4.1表达式 (8)4.2求解过程 (10)4.3敏感性分析 (11)4.3.1地层压力Pr作为敏感参数 (11)4.3.2采油指数J o作为敏感参数 (12)4.3.3流动效率FE作为敏感参数 (12)4.4实例 (12)4.5参考文献 (12)5. Fetkovich方程 (13)5.1表达式 (13)5.2求解过程 (14)5.3敏感性分析 (15)5.3.1地层压力Pr作为敏感参数 (15)5.3.2采油指数J o作为敏感参数 (16)5.4实例 (16)5.5参考文献 (16)6. Jones- Blount-Glaze（油井二项式） (16)6.1方程表达式 (16)6.2求解过程 (17)6.3敏感性分析 (18)6.4实例 (18)6.5参考文献 (19)7. Petrobras方程 (19)7.1方程表达式 (19)7.2求解过程 (21)7.3敏感性分析 (23)7.3.1地层压力Pr敏感性分析 (23)7.3.2采液指数J作为敏感参数 (23)7.3.3含水率f w (23)7.5 参考文献 (24)8. Petrobras－张琪修正方法一 (25)8.1模型及其求解 (25)8.2敏感性分析 (27)8.3实例 (27)8.4参考分析 (27)9.Jiang方程 (27)9.1方程表达式 (28)9.1.1当P b < P r时，非饱和油藏 (28)9.1.2当Pr <= Pb时，饱和油藏 (29)9.2求解过程 (30)9.3敏感性分析 (33)9.4实例 (33)9.5参考文献 (33)10. 多层油藏的IPR (33)11. 压裂井的IPR (35)11.1表达式 (35)11.2敏感性分析 (36)11.3实例 (36)11.4参考文献 (36)二直气井的IPR计算 (37)1. 回压方程（Back Pressure Eq.）（气井指数式） (37)1.1方程表达式 (37)1.2求解过程 (39)1.3敏感性分析 (39)1.4一元线性回归方法 (40)1.5实例 (40)1.6参考文献 (41)2. Jones- Blount-Glaze方程（气井二项式） (41)2.1方程表达式 (41)2.2求解过程 (42)2.3敏感性分析 (42)2.4实例 (43)2.5参考文献 (44)3.直气井拟稳态方程 (45)三水平油井的IPR (45)（一）水平井稳态产能方程 (45)1.四个模型的一般表达式 (45)2.考虑非均质性和表皮系数时的修正模型 (47)3.偏心水平井的产能 (48)4.窦宏恩水平井产能公式 (49)5.敏感性分析 (50)6.实例 (50)（二）水平井拟稳态产能方程 (50)1. Babu-Odeh 方程 (51)1.1表达式 (51)1.2有关参数的求取 (52)1.3敏感性分析 (54)1.4实例 (54)1.5参考文献 (54)2. Mutalik – Godbole – Joshi方程 (54)2.1表达式 (54)2.2参数s CA,h的求取 (56)2.3敏感性分析 (56)2.4实例 (56)2.5参考文献 (56)3. Economides – Brand – Frick方程 (56)（三）部分射开的水平井的IPR (57)（四）溶解气驱水平井IPR方程 (58)1. Bendakhlia- Aziz方程 (58)1.1 方程表达式 (58)1.2 方程求解过程 (59)1.3 敏感性分析 (59)1.4 实例 (60)1.5 参考文献 (60)2. Cheng 方程 (60)2.1表达式 (60)2.2敏感性分析 (60)2.3参考文献 (60)3. 刘想平方程（1998） (61)3.1表达式 (61)3.2敏感性分析 (61)3.3参考文献 (62)四水平气井的IPR (62)1. Joshi方程 (62)1.1方程表达式 (62)1.2求解过程 (64)1.3敏感性分析 (64)1.4实例 (64)1.5参考文献 (65)五溶解气驱定向井（斜井）IPR计算方法 (65)1. Cheng 方程 (65)1.1表达式 (65)1.2敏感性分析 (66)1.3参考文献 (66)六凝析气井的IPR (66)七不同完井方式下的IPR (66)（一）直油井完井的IPR (66)1.各种表皮系数的计算方法 (66)（1）钻井伤害表皮S d的计算方法： (67)（2）射孔表皮S p的计算方法： (67)（3）油层部分射开的表皮S bf的计算方法： (69)（4）井斜表皮Sθ的计算方法： (70)（5）套管内砾石充填完井表皮S an的计算方法： (70)（6）射孔孔眼内砾石充填层线性流表皮S grav (71)（7）高速非达西流拟表皮S Dq (71)（8）油藏形状拟表皮S CA (72)（9）相变（流度）产生的拟表皮S cp (72)2.各种完井方式IPR的计算方法 (73)（1）裸眼理想方式完井 (73)（2）裸眼实际完井 (73)（3）裸眼砾石充填完井 (73)（4）裸眼割缝衬管完井、裸眼绕丝筛管完井 (73)（5）套管射孔完井（完全射开） (74)（6）套管射孔完井（部分射开） (74)（7）管内砾石充填完井 (74)（二）直气井完井的IPR (74)1.气井的表皮系数分解 (74)2.气井的完井方式 (75)（1）裸眼完井 (76)（2）射孔完井 (77)（3）射孔砾石充填完井 (79)（三）水平油井完井的IPR (80)1. 裸眼系列完井－理想裸眼完井－Joshi方程 (80)2. 裸眼系列完井－实际裸眼完井－Joshi方程 (81)3. 裸眼系列完井－割缝衬管完井、绕丝筛管完井 (81)4. 裸眼系列完井－裸眼砾石充填完井 (83)5. 裸眼系列完井－裸眼预充填砾石完井 (83)6. 射孔系列完井－套管射孔完井 (85)7. 射孔系列完井－管内砾石充填完井、管内绕丝筛管完井 (88)8. 射孔系列完井－管内预充填砾石筛管完井 (90)9. 参考文献： (92)（四）水平气井完井的IPR (92)技术难点（考虑因素）：（1）考虑油气水三相的IPR（2）考虑流动效率的影响（3）考虑采出程度的影响（4）气井的计算（存气藏）（5）地层压力变化的影响（6）水平井和定向井（7）多油层IPR的处理―――布朗卷一（8）低渗透率地层IPR（9）水驱气藏的IPR（10）压裂井IPR？？（11）完井方式对IPR曲线的影响采油指数：井的产能一般用采油指数来确定，Moore于1930年在“Definitions of Potential Productions of Wells Without Open Flow Tests, Bull., API, Dallas (1930) 205. ”中首次提出采油指数的概念，1936年M.L.Harder在“Productivity Index, API, Dallas (May 1936)”中也应用了采油指数概念。
神经网络中的权重和偏置的调整方法
神经网络中的权重和偏置的调整方法神经网络是一种能够模拟人脑神经元工作方式的计算机系统，它使用一系列的层来进行信息处理，每层输入和输出被称为神经元，而两个神经元之间的相互作用则被称为连接。
这些连接中的每个连接都有一个特定的权重和一个偏置，权重和偏置的调整被认为是神经网络学习过程中最重要的步骤之一。
在本文中，我们将探讨神经网络中权重和偏置的调整方法，包括梯度下降法、带动量的梯度下降法和自适应学习率算法。
一、梯度下降法梯度下降法是一种最常见的神经网络权重和偏置调整方法。
该方法基于最小化代价函数（误差函数），以达到最佳的权重和偏置。
代价函数可以看做是一个反映模型预测结果和实际结果差距的评估指标。
通过构建代价函数，可以将神经网络学习问题转化为一个最优化问题，即在所有可能的权重和偏置的组合中找到使得代价函数最小的一组。
为了达到这个目标，我们需要不断地调整权重和偏置，使代价函数不断减小，这就是梯度下降法的基本原理。
具体而言，梯度下降法是通过计算代价函数关于权重和偏置的导数来进行调整。
在每次迭代中，将导数与一个常数乘积（即学习率）相乘，得到一个权重和偏置的调整量，从而将权重和偏置沿着其导数所指向的反方向更新。
二、带动量的梯度下降法梯度下降法虽然是一种基本的权重和偏置调整方法，但在实际应用中容易出现陷入局部最优解的问题。
为了克服这种问题，人们引入了带动量的梯度下降法。
带动量的梯度下降法对梯度下降法的基本原理做了改进，具体而言，它增加了一项表示上一次权重和偏置调整量的项，以此来“平滑”每次调整。
带动量的梯度下降法的公式如下：Δw(t)=η▽C/▽w(t)+αΔw(t-1)其中，Δw表示权重和偏置的调整量，η表示学习率，▽C/▽w 表示代价函数在当前权重和偏置处的梯度，α表示动量系数，Δw(t-1)表示上一次的权重和偏置调整量。
Δw(t)被更新后，就可以用来更新每个权重和偏置。
三、自适应学习率算法自适应学习率算法是指在梯度下降算法的基础上，每个权重和偏置都分别拥有自己的学习率。
神经网络中的权重约束方法
神经网络中的权重约束方法神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的计算模型。
它由许多人工神经元组成，这些神经元通过连接权重来传递和处理信息。
权重是神经网络中非常重要的参数，它决定了神经元之间信息传递的强度和方向。
在神经网络的训练过程中，权重的调整是关键的一步，它决定了网络的性能和准确性。
然而，过于复杂的网络结构和大量的权重参数可能导致过拟合和训练不稳定的问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了各种权重约束方法。
一种常见的权重约束方法是L1和L2正则化。
L1正则化通过在损失函数中添加权重的绝对值之和来约束权重的大小。
这种方法可以使得一些权重变为零，从而实现特征选择和模型的稀疏性。
L2正则化则通过在损失函数中添加权重的平方和来约束权重的大小。
这种方法可以使得权重趋向于较小的值，从而减少过拟合的风险。
L1和L2正则化可以结合使用，形成弹性网络。
弹性网络可以在保持模型简单性的同时，保留一些重要的特征。
除了正则化方法，还有一种常见的权重约束方法是权重剪枝。
权重剪枝通过将权重的绝对值小于某个阈值的权重设置为零来约束权重的大小。
这种方法可以减少网络的参数量，提高网络的计算效率。
权重剪枝可以结合正则化方法使用，以进一步优化网络的性能。
另一种权重约束方法是投影梯度下降。
投影梯度下降通过在每次权重更新之后将权重投影到一个预先定义的约束空间中来约束权重的取值范围。
这种方法可以有效地控制权重的大小和方向，从而提高网络的稳定性和泛化能力。
投影梯度下降可以结合其他权重约束方法使用，以进一步提高网络的性能。
此外，还有一些其他的权重约束方法，如权重共享、权重约束矩阵等。
权重共享可以使得不同神经元之间的权重参数相同，从而减少网络的参数量。
权重约束矩阵可以通过限制权重矩阵的特征值范围来约束权重的大小和方向。
综上所述，神经网络中的权重约束方法是提高网络性能和稳定性的关键技术之一。
不同的权重约束方法可以根据具体的问题和需求进行选择和组合使用。
生成式大模型在石油行业的应用
生成式大模型在石油行业的应用在石油行业，生成式大模型已经开始得到广泛的应用。
这些模型利用先进的机器学习和自然语言处理技术，能够生成高质量和创新性的文本，已经被应用于石油勘探、石油储量评估和石油市场预测等领域。
首先，生成式大模型在石油勘探领域的应用十分重要。
传统的勘探方法需要人工解读勘探数据，而这个过程通常是耗时且容易受到主观因素的影响。
通过应用生成式大模型，可以将大量的勘探数据输入模型，模型能够自动生成解读报告，提供关键的勘探信息，如有望发现油气藏的地质特征。
这种方式不仅加速了勘探过程，还能够有效降低人为误差，提高勘探精度。
其次，石油储量评估也是生成式大模型应用的领域之一。
石油储量评估是对油田或矿区潜在石油储量的量化分析，这需要综合考虑多个因素，并进行复杂的计算。
生成式大模型可以利用历史数据和地质特征，预测石油储量的可能范围。
这种方法不仅提供了一种更精确和可靠的评估手段，还能够帮助公司优化勘探开发计划，提高资源利用效率。
此外，在石油市场预测方面，生成式大模型也发挥着重要的作用。
石油市场涉及多个因素，如供需情况、地缘政治风险、环保政策等，这些因素高度复杂且相互影响。
生成式大模型可以根据历史数据和各种影响因素，预测未来石油价格的趋势。
这种市场预测可以帮助石油公司在决策时做出更明智的选择，减少市场风险，并提高企业的竞争力。
然而，生成式大模型在石油行业应用中也存在一些挑战和问题。
首先，这些模型需要大量的数据支撑，而石油行业的数据往往是庞大而分散的。
其次，由于石油行业的复杂性和不确定性，模型对各种因素的理解和应用也需要进一步提高。
此外，随着大模型计算的复杂性增加，计算资源的需求也会不断增加，这对石油公司的技术和资源投入提出了更高的要求。
综上所述，生成式大模型在石油行业的应用具有重要的意义。
通过应用这些模型，可以提高勘探效率、优化资源利用、减少市场风险，从而推动石油行业的发展和创新。
然而，为了充分发挥生成式大模型的优势，石油公司需要加大对数据的采集和整理工作，并投资于计算资源和技术能力的提升，以应对挑战并取得更好的效益。
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。
计算机视觉技术在油田安全管理中的应用研究
计算机视觉技术在油田安全管理中的应用研究一、引言近年来，油田安全管理成为全球性的热点问题。
对于油田企业来说，保障油田工作人员的生命安全和减少环境污染问题是至关重要的。
传统的安全管理方式存在诸多不足，如无法全面覆盖油田作业区域、依赖人工巡检等问题。
为了解决这些困难，计算机视觉技术得到了广泛的应用。
本文将探讨计算机视觉技术在油田安全管理中的应用研究，特别是在设备监控、人员管理和环境监测等方面的应用。
二、设备监控油田作业过程中，整个生产线设备运转情况的监测十分重要。
传统的监测方式往往是人工巡检，存在着无法全面监控设备运转状况、巡检效率低等问题。
而计算机视觉技术的应用则可以解决这些问题。
通过与研究人员合作，设备画面中存在的各种故障情况被标注，机器学习算法被应用于监督与非监督学习中，从而设备故障被识别与预测。
两类识别时使用的算法相应不同，基于监督与非监督学习的算法都有较高的准确率。
但是需要注意的是，监控系统的部署要进行合理设计，否则所产生的大量数据将会成为处理的壁垒。
三、人员管理人员安全管理是油田作业中的重要环节。
现有的管理方式主要是通过人工巡检，容易出现疲劳误差，人员失误等问题。
通过部署计算机视觉技术的管理透视系统，可以全面控制整个作业现场的人员安全问题。
系统监测人员行为特征，如身份识别、实时监控，以及智能判断等功能。
整套系统要求支持人脸识别技术、行人检测识别和行为识别等功能。
最大的优点是覆盖面更大，查找异常行为更快，错误率更低。
四、环境监测在油田生产过程中，环境监测是企业以及监管部门重点关注的问题。
目前的监测方式存在着时间周期长、监测数量有限、误差较大等问题。
为了解决这些问题，提高监测精度和效率，计算机视觉技术被应用于监测油田环境状况。
通过对环境图片、视频等信息进行分析，可以更加全面、准确地了解油田环境。
通过对油田系统中海拔、温度、气压等数据的收集与整理，可建立完整的环境监测体系，实时监控和分析油田环境问题。
基于LM优化神经网络的固井质量预测方法——以顺北油田X区块为例
石油地质与工程2021年5月PETROLEUM GEOLOGY AND ENGINEERING 第35卷第3期文章编号：1673–8217（2021）03–0123–04基于LM优化神经网络的固井质量预测方法——以顺北油田X区块为例杜冬楠1，郑双进1，赫英状2，钟文建2，张世辉1（1．长江大学石油工程学院，湖北武汉430100；2．中国石化西北油田分公司工程技术研究院，新疆乌鲁木齐830011）摘要：固井质量是保证油气井生产寿命的关键所在，基于固井质量预测对优化固井施工方案提供指导十分重要。
针对顺北油田X区块历史固井数据，结合LM优化神经网络方法建立了固井质量预测模型，并结合该区块其他井数据进行了验证，其预测结果满足工程分析要求，为现场固井质量预测与固井施工方案优化提供了技术指导。
关键词：顺北油田；质量预测；神经网络；影响权重中图分类号：TE256 文献标识码：ACementing quality prediction method based on LM optimization neural network--by taking X block of Shunbei oilfield as an exampleDU Dongnan1, ZHENG Shuangjin1, HE Yingzhuang2, ZHONG Wenjian2, ZHANG Shihui1(1. College of Petroleum Engineering, Yangtze University, Wuhan 430100, China;2.Engineering and Technology Research Institute of Northwest Oil Field Branch of Sinopec, Urumqi, Xinjiang 830011, China)Abstract: Cementing quality is the key to ensuring the production life of oil and gas wells. It is very important to carry out cementing quality prediction to provide guidance for optimizing cementing construction plans.Based on the historical cementing data of Shunbei oilfield, combined with LM optimization neural network method, a cementing quality prediction model was established. The model was verified with other well data, showing that the predicted results meet the requirements of engineering analysis. It provides technical guidance for field cementing quality prediction and cementing construction optimization; the technical guidance is of great practical significance for improving the cementing quality.Key words: Shunbei oilfield; quality prediction; neural network; impact weight固井是油气井建井的重要环节，也是保证油气井生产寿命的关键所在。
石油录井行业计算机网络安全风险分析
石油录井行业计算机网络安全风险分析发表时间：2019-05-23T17:19:35.343Z 来源：《基层建设》2019年第5期作者：王光辉[导读] 摘要：当前国内大多数石油录井井场局域网和远程传输无线局域网架构没有统一的标准,网络联接形式多样、终端分布不均,大多数计算机网络都处于开放状态,没有安全保护措施,病毒、黑客、恶意软件对计算机网络的侵入和攻击日益严重,这些情况都成为了现代石油录井技术和信息数据的严重安全隐患。
渤海钻探第一录井公司天津 300280摘要：当前国内大多数石油录井井场局域网和远程传输无线局域网架构没有统一的标准,网络联接形式多样、终端分布不均,大多数计算机网络都处于开放状态,没有安全保护措施,病毒、黑客、恶意软件对计算机网络的侵入和攻击日益严重,这些情况都成为了现代石油录井技术和信息数据的严重安全隐患。
关键词：石油录井;计算机网络;远程传输;安全风险;安全防范石油录井技术的发展现状和计算机网络技术在现代石油录井技术中的应用情况,并对计算机网络技术在石油录井技术中的应用安全风险和因素作了探讨和分析,提出了石油录井计算机网络的安全隐患防范方式。
一、石油录井计算机网络构成计算机网络在现代石油录井技术中的应用主要分为井场计算机有线局域网、远程数据传输无线局域网两部分。
井场有线局域网络主要由实时数据采集计算机、工程控制计算机、实时录井参数曲线显示计算机、数据处理终端、客户计算机(如地质师工作站)等设备组成,采用TCP/IP协议作为数据传输协议。
而实时数据远程传输无线局域网络主要由井场数据服务器、基地服务器、远程监控中心、传输通道、终端客户计算机组成。
目前,一般采用比较成熟的卫星传输技术作为传输信道。
二、石油录井计算机网络应用安全风险评价1.计算机病毒感染带来的威胁。
由于现代存储技术的日益完善,尤其是移动存储设备、盗版软件、盗版光碟的大量使用和接入,自然会给井场的录井计算机局域网带来严重的安全风险和隐患,一旦井场局域网受到计算机病毒的恶意攻击和感染,就会造成录井数据的丢失,甚至造成整个综合录井平台系统的瘫痪,无法正常开展工作,影响整个工程进度,为公司或单位造成不可估量的经济损失。
浅析油田网络安全管理策略研究丁林成
浅析油田网络安全管理策略研究丁林成发布时间：2023-05-15T10:56:27.194Z 来源：《中国科技信息》2023年5期作者：丁林成[导读] 互联网技术在油田企业的应用极大地提高了生产经营管理效率，为油田企业扩大规模、提高产能提供了强有力的技术支持。
大庆油田第六采油厂第七作业区技术管理室黑龙江大庆 163000摘要：互联网技术在油田企业的应用极大地提高了生产经营管理效率，为油田企业扩大规模、提高产能提供了强有力的技术支持。
然而，油田企业的信息化建设必须重视网络安全管理和保护工作，建立健全网络安全管理与保护体系，制定完善的网络安全管理及保护体系，加大资金、人才和技术投入，最大限度地保护油田企业的网络安全。
关键词：油田；网络安全管理；防护性施工前言互联网技术在油田生产管理中的应用给油田企业带来了巨大的便利。
但随着互联网技术在油田企业应用的深入，油田网络安全问题随之而来。
近年来，油田企业因网络安全管理漏洞导致的信息泄露、黑客攻击等问题频繁发生，造成了一定的影响。
因此，油田企业应用信息技术的前提是做好网络安全管理和防护建设，提高网络安全管理水平，避免潜在的网络安全风险。
1.油田网络安全管理与防护建设中存在的问题1.1预防意识不足就目前油田网络安全管理和保护工作而言，大多数企业都采用网络安全管理机制，根据具体情况采取措施解决网络安全问题。
这种事后解决问题的方法一方面会对企业的正常生产经营管理工作产生不利影响；另一方面，它也会导致各种成本的增加和资源的浪费。
此类情况的发生反映了油田企业网络安全防范意识的不足。
如果没有事先的网络安全监控和风险防范机制，仅靠事后修复很难避免网络安全问题。
从长远来看，这将不可避免地对企业的信息化建设产生巨大影响。
1.2缺乏应急机制在信息技术飞速发展的背景下，油田企业信息化建设已成为企业发展的必然趋势，油田建设智能化数字化水平直接影响油田企业的长远发展。
然而，在油田企业的信息化建设中，由于缺乏完善的体系和完善的网络安全管理和保护机制，一些企业在实际的网络安全治理工作中仍然存在严重的经验主义，无法第一时间采取措施解决实际的网络安全风险和问题，影响网络安全管理和保护的有效性[1]；此外，随着网络技术的不断发展，网络环境也变得越来越复杂。
利用自然递减分因素管理模块保障油井稳产
利用自然递减分因素管理模块保障油井稳产摘要：产量递减是油田开发的自然规律，但开发过程中的问题发现不及时、运行衔接不紧凑等因素都将加大产量递减，制约油藏开发潜能的发挥及原油产量的平稳运行。
以往分析产量递减主要是在油藏方面，目前需要进一步量化其他管理因素(作业因素、生产运行因素等)对产量递减的影响。
现在将自然递减率与工程因素等指标有效融合，充分利用生产信息化，实现自然递减有效控制。
关键词：自然递减；分因素；生产信息化1 管理方式上向全员关注转型横向上构建管理部门、技术部门、采油管理区三级网络，实现管理责任的全覆盖；纵向上各单位责任到人，实现管理责任的全追溯。
管理体系(如图1)的建立,真正把压力传递到每个员工,实现了全员参与控制自然递减的网络化管理模式, 确保各项工作真正落到实处。
图1分因素责任管理体系2 管理方法上向精细集约转型管理方法上，借助信息化手段实现由粗线条管理向科学精细管理的转型。
自然递减分因素管理模块，实现了全自动的数据提取处理、以日度为单位的全时段数据统计分析，与精细油藏经营管理的理念同频共振，成为产量管理的有力抓手。
2.1实施分因素同比法,控制月度递减本着进一步完善分解、细化到可操作因素以及便于对比分析的原则,将影响产量的其他管理因素细化到地质、工程、作业、生产运行、作业减产共计5项、28类因素（见表1）。
分因素同比法就是对影响自然递减的28项因素,与去年同期、计划指标、上月完成情况每月进行对比分析, 通过对比找出变化较大的因素,并对影响因素作进一步的分解分析,从而明确下一步控制和改进措施。
通过纵向上自然递减月度对比分析，找出重点变化因素,通过层层分解,使自然递减控制的每项工作落到实处。
表1 自然递减分因素5项28类因素2.2优化作业运行，降低作业待产为了确保控制体系的高效运行,每天召开作业运行会,由技术监督站、地质所、工艺所和管理区对正在上作业井进行分析，及时协调作业动力，确保待作业井应上尽上，能上早上。
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全 评 价 指 标 权 重也 是 当 务之 急。截 止 目前 为止 ， 用于 分 析石 油 作 业安 全 影 响 因素 的方 法主 要 有层 次 分 析 法 （ 三 层体 系 层 次结 构） 、乘 积标 度 法 、因 素分 析法 ， 但这 些权 重确 定 方法 都具 有很 大 一部 分 的 人 的主 观 臆 断性 ， 并不 是 十 分精 确 ， 本文 介 绍 一种 利用 Ｂ Ｐ神 经网络 来 确 定石 油作 业安 全 影响 因 素权 重 的方法 ， 其
２ ０ １ ３ 年第２ ３ 期总第１ ４ ３ 期
Ｓ－ Ｌ＿ Ｃ ０ Ｎ ＶＡＬＬＥ Ｙ
画
石油作业 安全影响 因素权重 分配 神 经 网络模 型
王 和龙 ’ ， 王胜 楠
（ １ ．中国石油集团渤海钻探第五钻井工程分公司 ， 河北河间 ０ ６ ２ ４ ６ ５； ２ ． 华 中科技大学 ， 湖北武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ４ ） 摘 要 针对石油作业安全影响因素的特点 ， 运用 Ｂ Ｐ 神经网络的方法对影响石油作业安全的各个因素进行权重的合 理分配的模型研究。基于 Ｂ Ｐ 神经网络的基本原理和数值算法 ， 结合 实际作业工程说明了其应用方法以及合理性。 关键 词 Ｂ Ｐ 神 经 网络 ； 石 油作 业安 全 ； 权 重分配指 标 中 图分类 号 ： Ｘ ９ ３ ７ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：１ ６ ７ １ — ７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ３ ） ２ ３ － ０ ０ ８ ３ － ０ ２
图 １ 神 经 网络 模 型
本 次研 究可 选 用 三层 神 经 网络 ， 即 一个 输 入 层 ， 一个 中间 层 和 一 个输 出层 。输入层 即 为 １ ４ 个 指标 层 ，中间层 本 次研 究中 取 为 ７个 ， 输 出层 １ 个 ，即为 各 影 响 因素 的 权重 值 。 石油 作 业 安全体 系单 一输 出 Ｂ Ｐ 神经 网络 拓 扑结 构表 如图 ３ 所示 。
尽 可能 最 小 。为 了加快 收敛 速 度 ， 我们 通 常采 用添 加惯 性冲 量 、 批 处理 学 习样 本和 跳跃 学 习等 方法 。由于 Ｂ Ｐ 神 经 网络 的反 馈算 法 可 以准 确 的确 定影 响 因素 权 重 ， 石 油 作 业安 全 影响 因素 的权 重确 定 也可 应用 。 我 们 应 用 已有 的层 次分 析 法 ，首 先根 据 人 、机 、物 、 环将 影 响石 油作 业 安 全 的影 响 因素 分 为 人 为 因素 、环 境 因 素、 设备 因 素和 管 理 因素 四个 部 分 ， 具体 可将 指 标 层分 为 业 务素 质 响 、 湿 度影 响 、灾害 天气 、 设备 年 限 、 保养 频率 、 操作 效 率、 安全 教 育、 安全 组 织 、 规 章制 度 、 预案 演 练等 １ ４个影 响 因素 。 图 ２ 所 示 即为 石油 作业 安 全体 系 的 层 次结 构 图。
快开采石油的速度 。在逐步提升石油开采作业速度的同时 ， 石 油作 业 安全 也逐渐 引起 人们 的注意 。 影 响 石 油 作 业 安 全 的 因 素 很 多 ，如 何 确 定 不 同 因 素 影 响
的 程度 和 权 重 是石 油 安 全评 价 中的关 键 ， 确 定我 国石 油 作 业 安
石 油 是 国家 的重 要 能源 资源 ， 在 当今 世 界格 局 中 ， 石油 占 有 越来 越 重 要 的主 导 地 位 ， 对 我 国经 济 的 发展 起 着举 足 轻 重 的 作 用 。石 油 具 有不 可 再 生性 ， 并且 十 分 稀 缺 珍贵 。随着 中 国 的 经 济快 速 发 展 ， 石 油 的 需求 量 也在 快 速 提 升 ， 这 就必 然 要求 加
图 ２ 石 油作业安全体系的层次结构图
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中间层 输 出层 ｈ １ ｈ ２ ｈ ３ ｈ ４ Ｍ
所 示 。可 以看 出 ， 影 响因 素 由重 要 到 次 要 分 别 为 ：安 全 组织 、
指标层 输入层 业务素质 Ｍ １ 人为因素 安全意识 Ｍ ２ 思想素质 Ｍ ３ 身体素质 】 Ｉ ｌ 【 ４ 温度影响 Ⅲ ５ 环境 因素 湿度影口 向 Ⅲ ６ 灾 害天气 】 ］ ｌ Ｉ ７ 设备年限 Ｍ ８ 设备 团素 保养频率 Ｍ ９ 操作 效率 】 ｌ 【 ｉ １ ０ 安 全 教育 】 ｉ 【 ｌ １ １ 管理 因素 安全组织 ｌ Ｉ 【 ｌ １ ２ 规章制度 】 ｌ 【 １ ３ 安全 演练 Ⅲ １ ４
输 入层
隐含层
输 出层
具有简单 、精确等特点。
１ Ｂ Ｐ神经嘲络基本原理
神 经 网络 确 定影 响 因素 的方 法 是 目前应 用 最 广且 已有 较 大 成 功 的一 种 成 熟赋 权 方 法 ， 但是 ， 现 阶 段此 方 法 还是 主 要应 用 于 确 定 土 木 工程 结 构 权 重分 析 中 。 目前 ， 应 用 比较广 泛 的神 经 网 络算 法主 要 包 括 以下 几 种 ： 感 知 器 神 经 网 络 、Ｂ Ｐ 神 经 网络 、 径 向基 函数 神 经 网 络 、 自组 织神 经 网 络 、Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ神 经 网络 等 几 种 学 习 算法 在 神经 网 络 的众 多算法 中 ，Ｂ Ｐ 神 经 网络算 法 应用 最为 广泛 ， 应用 效果 最 好最 为 明显 ， 其 网络拓 扑 结构 如图 １ 所示。 Ｂ Ｐ 神 经 网络 的层 次结 构 一般 至 少划 分 为三 层 ，即输入 层 、 隐含 层和输 出层。Ｂ Ｐ 神经网络的记忆训练是依靠连接层之间的结点 间 的连 接 权 重数 值 来 实现 的 。其 首 先应 用训 练 数 据进 行权 重 训 练 ， 之后 在 训练完 成 的 网络 中 ， 输入 计 算 数据 ， 根 据记忆 训 练 ， 可 以得 出相对 准 确 的输 出结 果 数据 。 目前为 止 ， 我们 已知 的理 论 数 据 已经 可 以证 明 ： 一个 三 层 Ｂ Ｐ网络 ， 就可 以准确 的表 示任 意 的一 个 连 续 函数 。它 的核 心 思想 就 是 ： 使 误 差 函数 的 目标 值