Lecture02 人工神经网络用于石油工程

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人工智能在石油工程领域应用及影响

人工智能在石油工程领域应用及影响刘伟;闫娜【摘要】人工智能在石油工程领域的研究应用已有几十年历史,应用范围渗透到从管理到勘探开发施工现场的各个环节.SPE专业数据库调查显示,从2000年开始,石油工程领域对AI保持了较高的研究热情,2010年之后公开发表的研究文章数量大幅增长.在管理领域,基于AI的智能工作流,形成了多学科、多环节协作的工作平台;基于AI的专项管理工具已替代部分人类员工;基于AI的资产管理工具提供了更高效准确的预测性维护.多种AI分析方法在地震资料分析中的应用,为更精确钻井提供了坚实基础;在钻井设计和施工中的应用,促进了钻井自动化和更安全、更高效;在油藏开发中的应用,促进油田在整个生命周期的产出最大化.通过剖析油公司、油服公司的成功应用案例,分析AI对石油工程领域的工作效率、投资效益、公司组织结构及流程、行业竞争态势的潜在影响,并针对AI大规模商业化应用所面临的可信任程度、数据保密性等主要障碍,提出了及早谋划相关技术研发和储备、攻关可解释型人工智能技术、推动行业数据标准化管理等应对措施.【期刊名称】《石油科技论坛》【年(卷),期】2018(037)004【总页数】9页(P32-40)【关键词】人工智能;石油工程;大数据;自动化;黑箱【作者】刘伟;闫娜【作者单位】中国石油集团工程技术研究院有限公司;中国石化石油工程技术研究院【正文语种】中文【中图分类】F273.1;F416.2Gartner公司在界定及分析颠覆性技术方面具有丰富经验，在其2017年发布的报告中显示，人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)类新兴技术在成熟度曲线上快速移动，正处于曲线的巅峰位置，与之相适应的数字化平台类技术在曲线上处于上升期，与之相匹配的商业生态扩展类技术区块链等技术有望在未来5～10年产生变革性影响。

美国国会下属的政府问责局(GAO，前身是美国总审计局)对AI的发展前景进行专题调研，认为即使人工智能技术停止前进，由今天的人工智能引发的变革仍将产生广泛而深远的影响[1]。

神经网络在石油测井解释中的应用综述

图１研究采用的神经网络模型（引自文献［２８１）
Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ
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＇ａｎ７１０２０１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｂｙ
ｍｅａｎｓｏｆｆｏｕｒ－ｐｒｏｐｅｒｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ，ｌｏｇｇｉｎｇｄａｔａｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｒｅｓｅｒｖｏｉｒｇｅｏｌｏｇｙｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
ｉｓａｍｂｉｇｕｉｔｙｉｎｔｈｅｅｖａｌｕａｔｅｒａｔｉｏｎｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｌｅｘｌｉｔｈｏｌｏｇｙｍｕｃｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｚｈａｏ
ＪＬ，ＬｉＧ，ＭａＰＳ，ｅｔａ１．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙ
ｔＯ
ｐｅｔｒｏｌｅｕｍｌｏｇｇｉｎｇｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ．Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎ
Ｇｅｏｐｈｙｓ．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１０，２５（５）：１７４４～１７５１，ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－２９０３．２０１０．０５．０３０．

人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的应用

该方法实施过程中还通过建立一口与真实情况相同的虚拟油井，将优化设计后的多种方案对油井进行模拟，
从模拟结果中选出最佳方案应用于真实油井。这种方法
１５０
ｉ
．
相对于石油软件建立的模型，更精确、包含的数据量更多、实用性更强，与人工设计模型相比，建模速度快、适
通过在油井重要部件上安装传感器来监视油井的工
失降到最低，及时调整油井的合理产量，使油井处于最佳
生产状态，高电潜泵油井生产运行的稳定性，提并提高了
作状态。感器测得的数值以矢量的形式表示出来。假设传有Ｎ个需要观测的数据，ｔ把时刻油井的工作状态表示为
Ｉ
。
方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵
油井产量。试验结果表明，该方法可以解决电潜泵油井生
产过程中的两大问题：预测泵的工作状况、实时计算并优化泵的最大合理产量。操作人员根据预测结果可及时
变化，记为Ｘ“；３）（）半可控因素，即通过可控因素间接控制不可控因素，例如叶轮的振动，记为Ｘ“ 。将所有的）状态矢量分ｆ￣类，控因素作为自变量，不可控因素作ｑｔ可］
给定参数，充当模型的边界条件，半可控因素作为函数的
因变量，到如下函数，公式（）示。过公式（）得如１所通１可计算出任一自变量ｘ（对应的因变量值ｘ（所。 ”

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。

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。

人工神经网络在石油水压裂过程仿真中的应用

在石油开采过程中增加产能的重要措施，由于种种条件的限制，统的建石但传
模方法无法建立起精确的仿真模型，研究分析了石油水力压裂工艺流程各个部分的不同特点，分别采用不同种类的神经网络建立仿真模型来替代原有的模型，以ＲＦ网络建模求取综合滤失系并Ｂ
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第２５卷第４期
３０２００７年７月
北京工商大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆｅｉｅｈｏｇｄＢｓｅｎｅｓｙＮｔａＳｉｃＥｉｎｏｒａｏＢｉｇＴｃｎｌｙｎｕｉｓｕｉｒｔ（ａｒｌｃｎｅｄｉ）ｊｎｏａｎｓｖｉｕｅｔｏ
维普资讯
第２５卷第４期
马志国等：人工神经网络在石油水压裂过程仿真中的应用
客观存在的资源条件决定了水力压裂作为低渗透油
顺着孔隙或微小裂缝向井筒内渗流，油从远处流原
向井筒时，通面积较大，流到井筒附近时，通流而流面积却很小，由于面积缩小，油流动所遇到的阻原力增大，以致流动时的能量大部分消耗在克服岩层阻力上，到达井筒后所剩的能量很少，大大降低了自喷能力，甚至不能自喷，油井产量上不去，响油使影
地延伸与扩展，到液体的注入速度与油层所能吸直
用的更深入理解．所以需要引进新的建模手段对原

人工神经网络在石油工业中的应用及未来发展趋势探讨

网络产生了兴趣，导致人工神经网络的复兴。国际著名的神经网络研究专家Ｈｅｈ－Ｎｉｓｎ给人工ｅｔｅｅｌ神经网络下了一个恰当的定义，即人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它
成果的基础上提出的一种智能方法，解决事物的在
通过对连续或非连续的输入作状态相应而进行信息处理［矗。截至目前，１］人工神经网络的研究已渗入到医学、物学、言学、理学、统论、息论与生语心系信
（）１并行结构和并行处理人工神经网络的计算功能分布在多个神经元
（０油井水力压裂［，］１）２２０１
不难看出，述这些应用领域与石油工业的发上展紧密相关，这将为实现石油工业的智能化和现代化带来新的活力和应用前景。
术，已在现代石油工业中得到了广泛的应用，并取得了较好的现场应用效果。针对目前人工神经网
络的迅速发展及应用情况，论述其在石油工业中的应用现状，并对其在未来石油工业中的发展趋势
展开了探讨。最后利用人工神经网络构建了钻井液固相和滤液侵入深度预测模型，分析了该模型
连接权值的调整，现出类似于人脑的学习、表归纳和
分类特征，它不仅可以解决一个问题，且可推广到而

人工神经网络在油藏数据训练中的应用

（ｃｏｌｆＣｏＳｈｏｍｐｕｅｉｎｅ，ＸｉａｈｙｕＵｎｖｒｉｏｔｒＳｃｅｃ ’ ｎＳｉｏｉｅｓｔｙ，Ｘｉａ１０５，ｉａ ’ ｎ７０６Ｃｈｎ）
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｂｅａｅｎｅｒｌｎｅｗｏｋｉｕｈｍｏｒｄｎｃｄ，ｃｍｐｒｄｗｉｈｔｅｔａｉｉａａｔｒｃｕｓｕａｔｒＳｍｃｅａｖａｅｏａｅｔｈｒｄｔｏｎｌｐｔｅｎｒｃｎｉｉｎ，Ｓｎｔｏｄｅｔｅｈｏｏｔｒｉｎｇｏｆｒｓｒｏｉｔ．ＴｒｉｎｈｅｒｓｒｏｒｅｏｇｔｏＯｗｅｉｒｕｃｈｅｍｔｄｔｈｅｔａｎｉｅｅｖｒｄａａａｎｉｇｔｅｅｖｉｄａａｗｉｈｔｒｅｔａｎｎｇｆｔｔｈｅｒｉｉｕｎｃｉｓ，ｔａｎｔｏｎｒｉｗｂ，ｔｉｎｌａｒｉｃｒａｍｎｄｔａｎｓｇ，ｇａｎｔｕｃｅｓｕｌｔａｎｉｅｉｈｅｓｃｓｆｒｉｎｇｒ — ｓｌｓ，ａｈｅｏｒｅａｅｔｅｅｖｏｒｐａａｅｅｔｕｔｎｄｔｎｃｒｌｔｈｅｒｓｒｉｒｍｔｒｗｉｈ３Ｄｅｓｉｔｒｂｕｅ．ＴｈｅｒｓｌｓｓｗｔｓｉｍｃａｔｉｔｓｅｕｔｈｏｉｓｆａｉｉｉｙｉｓｎｇＡＮＮｏｔａｎｒｓｒｏｉｔ．ｅｓｂｌｔｎｕｉｔｒｉｅｅｖｒｄａａＫｅｒｙｗｏｄｓ：ａｔｆｃａｕａｔｒｒｉｉｉｌｎｅｒｌｎｅｗｏｋ；ｐｔｅｎｒｃｇｎｔｏａｔｒｅｏｉｉｎ；ｒｓｒｉａａｅｅｖｏｒｄｔ

人工神经网络在录井油气水层识别中的应用

资料识别油气水层。主要讨论如何在钻井过程中根典型的有阀值单元模型、线性单元模型和概率神准
据气测数据、岩屑热解地化数据等快速有效地判别经元模型。其中阀值单元模型的神经元对信息的处准油气水层。录井过程中，据岩心或岩屑的含油气理使用阀值函数，线性模型和概率神经元模型对根２。这状况及钻井液性能变化，经验来判别油气水层，凭也信息的处理是使用Ｓ型函数Ｌｊ些函数属于非线模可根据录井数据制作油气水层解释图版解释油气水性函数。具有突变性和饱和性两个特征，拟了大脑神经细胞兴奋过程所产生的神经冲动性和疲劳层，还可以根据录井资料采用数学上的各种判别分按神析识别油气水层。但上述方法解释的符合率不高，性。各神经元在三维空间上构成复杂的网络，般为５％～６％，时达７％＿，在某种程度经元的连接方式将神经网络分为层状网络和网状网００有０１且Ｊ上还存在一定的人为性。因此，了提高解释的符络两种类型。层状网络由若干层组成，为每层有若干同一层的神经元不相连，邻层的神经元单向台率，本文采用人工神经网络方法来识别油气水层，神经元，
摘要：质录井油气水层识别有多种方法．地如岩心岩屑肉眼观察法、井数据Ｉ版法、录ｔ线性画敷判剐法等。主要介绍
人工神经网络法，内客包括方法的基本原理、系统结构组成、判刺时选用的誊敷、应用蛀果与结果分析。将该方法用

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。

人工神经网络技术在石油化工过程中的应用研究

摘要石油化工产业是以石油、天然气为原料生产汽油、煤油、柴油、润滑油、合成树脂、合成纤维、合成橡胶等石油化工产品的能源和原材料产业，其生产的产品可直接为交通运输业、工农业、国防提供燃动能源。

因此，石油化工产业是关系国家经济命脉和安全的支柱产业，在促进国民经济和社会发展中具有重要地位和作用。

石油化工过程是十分典型的复杂大系统，在工艺过程与装置确定的情况下，基于生产数据驱动的生产运行优化的研究与应用具有重要的意义。

一方面由于现场生产数据具有高维、强藕合性、不完备性、不一致性、多时标性和数据类型多样性，又由于工作环境复杂，电、磁、噪声干扰使数据易受污染。

因此，基于数据驱动的任何研究、设计、运行工作首先都需要进行数据预处理工作。

另一方面由于石油化工过程内在的复杂机理问题，导致工业过程建模困难。

基于神经网络技术的工业数据处理与智能建模是重要的研究方向。

本文在综述工业数据预处理和建模技术的基础上，分析了具有特殊结构的自联想神经网络和递级神经网络，提出采用自联想神经网络进行工业数据滤波和输入空间压缩、用递级神经网络实现建模的思路，在模拟数据验证的基础上，对中石化某工业PTA装置进行了应用，验证了神经网络工业应用的有效性和实用性。

关键词石油化工；数据预处理；智能建模；自联想神经网络；递阶神经网络AbstractPetrochemical industry is based on oil and natural gas as raw materials to produce gasoline, kerosene, diesel oil, lubricating oil, synthetic resin, synthetic fiber,synthetic rubber and other petrochemical products, energy and raw materials industries, the production of gasoline, aviation kerosene, diesel oil, lubricating oil such as direct as transportation, industry, agriculture, national defense move to provide fuel energy; the production of three synthetic materials widely used in all aspects of the national economy and people's lives. Therefore, petrochemical industry is the lifeline of national economy and security of the pillar industries in promoting economic and social development has an important position and role. Petrochemical process is very typical complex system, process and device to determine in the case of the production based on production data-driven research and application of operation optimization is significant. On the one hand with the on-site production of high-d Based on the review of industrial data preprocessing and modeling techniques based on the analysis with a special structure and the delivery from the associative neuralnetwork-level neural network is put forward since the associative neural network input space industry data filtering and compression, with the delivery stage neural Network modeling of the ideas, data validation in the simulation, based on the PTA of an industrial plant of Sinopec andKey wordsPetrochemicals; data preprocessing; intelligent modeling; from associative neural network; hierarchical neural network etrochemical industry; neural network technology目录摘要 (I)A b stract (II)第一章绪论 (1)1.1石油化工产业的发展概况 (1)1.2石油化工过程中数据的复杂性 (2)1.3数据预处理方法 (3)1.4工业建模方法 (4)1.5本文的主要工作 (5)第二章人工神经网络概述 (6)2.1人工神经网络的发展历史及现状 (6)2.2BP神经网络 (8)2.2.1 标准BP算法 (8)2.2.2 BP算法的改进 (10)2.3自联想神经网络 (11)2.4递阶神经网络 (12)第三章工业装置介绍 (15)3.1PTA工业过程概述 (15)3.2氧化单元工艺流程简介 (15)3.3溶剂回收单元工艺流程 (18)第四章基于AANN的数据滤波 (20)4.1AANN网络结构 (20)4.2AANN训练 (21)4.3基于AANN的PTA工业数据滤波实例 (23)第五章 HNN工业建模应用 (28)5.1HNN在PTA中的应用 (28)5.1.1 网络结构和参数设置 (28)5.1.2 实验结果 (29)5.2结果分析 (31)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)第一章绪论1.1 石油化工产业的发展概况石油化工产业是关系到国家经济、国防安全的重要产业。

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。

应用人工神经网络预测油田产量

应用人工神经网络预测油田产量人工神经网络(ANNs)是一种模拟人类神经系统的计算模型，通过从一组示例中学习规律，可以对未来的事件进行预测。

人工神经网络有着广泛的应用领域，其中包括油田产量预测。

在油田中，准确预测油田产量对于油田的开发和管理至关重要，因此通过应用人工神经网络来预测油田产量是一种非常有效的方法。

利用油田的历史数据作为输入数据，神经网络可以学习到油田开采特征和规律，并根据这些特征和规律对未来的油田产量进行预测。

实际上，应用人工神经网络预测油田产量已经在一些油田监测中心得到了应用。

这些油田监测中心利用了神经网络的显著优势，即其学习能力和自适应性。

人工神经网络能够根据输入数据自适应地调整网络的参数和权重，以使得网络的输出更加准确。

在油田产量预测的实现过程中，通常需要考虑多个因素，比如油田的地貌、油藏内部结构和产能、环境因素等等。

这些因素的细节很难通过手工建模来进行准确的预测，而神经网络可以自动学习这些因素，并且可以对它们进行综合分析，以准确地预测油田产量。

在应用神经网络进行油田产量预测的过程中，数据的选择和处理非常关键。

为了获得准确的预测结果，必须收集充分的油田数据，并且对这些数据进行精细的加工和分析。

此外，还需要注意数据的时效性和可靠性，及时收集和更新数据，确保数据准确性和完整性。

虽然应用神经网络预测油田产量的方法已经得到证明是非常有效的，但是在应用过程中也存在着一些潜在的问题。

比如：模型过于复杂、网络结构不合理、数据质量不足等等。

这些问题有时会导致预测精度下降，甚至完全失去预测能力。

因此，需要通过对神经网络进行优化和改进，以提高预测精度和可靠性。

总的来说，在油田产量预测中应用人工神经网络是一种十分有效的方法，它可以充分利用现代计算机技术和数据分析技术，预测油田未来的产量，为油田开发和生产提供指导和支持。

尽管该方法仍然具有潜在的问题，但是通过进一步研究和技术创新，这些问题随时可以被解决，从而提高预测精度和可靠性。

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。

人工神经网络及其在化工中的应用

人工神经网络的算法及其在化工中的应用摘要摘要数据挖掘技术是当今一项新兴技术，它综合运用人工智能、计算智能、模式识别、数理统计等先进技术从大量数据信息中挖掘和发现有价值和隐含的知识。

人工神经网络是由大量同时也是很简单的处理单元广泛连接构成的复杂网络系统。

它具有自学习、高容错和高度非线性描述能力等优点，使其在化工领域得到了广泛的应用。

这些应用主要包括：故障诊断、过程控制、物性估算、专家系统和建筑节能等。

但人工神经网络在化工领域的进一步应用还有赖于对化工领域问题的抽提（即符合神经网络的输入输出表达）及网络本身性能优化的进一步研究。

关键词：数据挖掘技术；人工神经网络；化工应用1 数据挖掘技术1.1数据挖掘技术概述化工生产在生产产品的同时，也产生大量关于生产过程的信息。

这些信息的有效利用极大地促进了化工生产的科学管理和生产优化，与此同时，日益积累的信息也带来了许多新的挑战和问题，如信息过量、信息真假难辨、信息安全隐患、信息矛盾等。

面对这一挑战，数据挖掘技术应运而生，并显示了强大的生命力。

[1]数据挖掘是一门交叉学科，涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算机和专家系统等多个领域。

数据挖掘的两个高层次目标是预测和描述。

预测的基本任务包括分类、回归、时间序列分析和预测。

描述的基本任务包括聚类、总结、关联规则和序列发现。

数据库技术只是将数据有效地组织和存储在数据库中，并对这些数据作一些简单分析，大量隐藏在数据内部的有用信息无法得到。

而机器学习、模式识别、统计学等领域却有大量提取知识的方法，但没有和实际应用中的海量数据结合起来，很大程度上只是对实验数据或学术研究发挥作用。

数据挖掘从一个新的角度将数据库技术、机器学习、模式识别和统计学等领域结合起来，从更深层次中发掘存在于数据内部有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。

1.2 数据挖掘技术分类数据挖掘技术通常可以分为一下几种方法：[2](1) 数学统计方法数学统计方法主要用于完成总结知识和关联知识挖掘。

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。