基于BP神经网络的油井井斜角误差补偿研究
基于BP神经网络的油田注采系统分析
工 艺方案 的优 化设计 。本文通 过 多层 前馈 神 经 网络 理论 ， 建立 了地层 压 力预 测 的 Ｂ Ｐ神 经 网络模 型 ，
使 ｌ前常用的油田注采 系统分析的机理模型转 变为功能型模型 ， 而无须刻意研 究注采过程 中复杂 ｆ 从 的流动 机理和 非 活塞式径 向水驱 油过 程 ， 而方便 地 对 一 ｗｊ ｔ＋ ． ｐ ｄ ｗｊｔ 一 ｗｊ ｔ ｉ＋ ） （ ｉ） ｒ ｊ ［ ｉ） （ ７ ＋ Ｙ （ ｉ 一 （ １］ ） 式中 ： （） ５
预测（ 推广） 阶段。在训练或学习阶段 ， 反复向神经网络 提供一系列输入一输 出模式对 ， 通过不断调整节点之间 的相互连接权重 ， 至特定 的输入产生 出所期望 的输 直 出 。通 过这些 活动 ， 神 经 网络学会 正确 的输 入 一输 出 使 响应行 为 ， 而对未 知样 本进行 预报 。 从 为了训练 神经 网络 ， 调 整 权 重 因 子 ， 至 基 于给 要 直 定 的输入 所得 到 的输 出模 式 （ 应 ） 所 期 望 的关 系相 响 与 匹配为止 。学 习是 根 据 尝 试 法 调 整 权 重 因子 的 过 程 。 训练过 程产生 一个既 稳定 又收 敛 的神经 网络 。因此 ， 收
单元组成层， 将其相互连接起来 ， 并对连接进行加权。 最后 ， 从输 出层 的节点 给 出最终 结 果 ， 而形 成 神经 网 从 络结 构 。
行， 再次训练样本， 不仅成本低 ， 而且能满足实际需要 。 １ Ｂ Ｐ神 经 网络 模型 的基 本理 论［ ３ 神经 网络 由大量 的神 经 元 （ 即神 经 细 胞 ） 行 连 接 并 组成 。每 个神经 元 有 一输 入 矢 量 Ｘ， 与权 重 因子 ｗ 通
BP神经网络在开发井钻井溢流智能预警中的应用研究
信 息 通 信
１ ＮＦＯＲＭ ＿ ＡＴ Ｉ ＯＮ ＆ ＣＯＭ Ｍ Ｕ ＮＩ Ｃ ＡＴＩ ＯＮＳ
２０１ ４
（ Ｓ ｕ ｍ ． Ｎ ｏ １ ３ ４ ）
Ｂ Ｐ神经 网络在开 发井钻井 溢流 智能预警 中的应用研 究
张露 之 ， 梁海波 ， 张 金， 米 玲
出口钻井液 电导率 出口钻井液密度 出口钻井液温度
气测全烃 ｃ １ 组分含量
有变化 降低 升高
有变化 有变化
相对于入 口电导率 相对于入口钻井液密度 相对于入口钻井液温度
纯水侵无变化 纯水侵无变化
度和 准 确 性， 本 文 采 用线 性 归一 化 方 法， 即 ＝ － ； 号 （
文章编号 ： １ ６ ７ ３ ． １ １ ３ １ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ ． ０ ０ ０ ３ ． ０ ２ 隐含层节点 的作用是提取并存储溢流智 能预警样本数据 中的内在规律 ，而其 ｎ个权值都是具有增强 网络 映射能力 的
溢流 是钻井施工中发生频率较高的事故之一 ，常造成井
眼报废 乃至大量人员伤亡 “ 。 由于开发井钻井无法建立精确 的溢 流预警数学模型， 因此充分利用邻井 资料等 先验信 息， 选 取合 适的算法模型， 建立 实时 、 准确的溢流智能预警模型是实
激励 函数 ｆ （ ＋ ） 的作用是实现 网络输入与 网络输 出之 间的 函数转换 ， 是一个神经元及整个网络 的核 ｔ ｈ ， 。 本文优选 Ｓ ｉ ｇ ｍ ｏ ！ ｄ 型激励函数作为隐含层激励 函数 ，输 出层激励函数选取线性
型 激 励 函数 。
侵入地层流体 的钻 井液 返出地面， 会使得 出 口流量 ， 泥浆池体
基于BP神经网络的井下定位技术研究_胡兵
4结语系统实现了多通道非接触温度数据的采集、传输及显示功能，并通过CVI_SQL 以及ODBC 等技术实现了温度数据的存储。
系统主控芯片采用C8051F350单片机极大地简化了开发流程，系统的抗干扰性能好，操作灵活方便。
LabWindows/CVI 丰富的控件资源及丰富的函数库等优点，使系统具有运行稳定、界面友好、操作简单、适应性强及成本低等特点。
可广泛应用在矿井电机温度监控、农业大棚、冷库、培育温度等方面。
参考文献：［1］童长飞.C8051F 系列单片机开发与C 语言编程［M ］.北京：北京航空航天大学出版社，2005.［2］王智胜，秦银山.基于GPRS 传输的输电线路红外测温系统［J ］.现代电子技术，2011（13）：53-55.［3］刘君华.智能传感器系统［M ］.西安：西安电子科技大学出版社，1999.［4］张凤均.LabWindows/CVI 开发入门和进阶［M ］.北京：北京航空航天大学出版社，2001.［5］黄炳强.数据库原理与SQL Server ［M ］.北京：人民邮电出版社，2006.作者简介：王瑜（1981-），女，江苏徐州人，讲师，现主要从事机电专业的教学和科研工作，电子信箱：wangyu.xh@.责任编辑：武伟民收稿日期：2012－06－15!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!煤矿机械Coal Mine MachineryVol.33No.11Nov.2012第33卷第11期2012年11月引言目前，煤矿井下的定位技术种类繁多，其中无线传感器定位由于其自身优越性和适用于煤矿井下的特点，被广泛应用于井下定位。
无线传感器定位的优点：（1）无线传感器节点体积小、重量轻，便于携带，可安装在人员无法进入的区域；（2）自组网，采用无线方式进行通信，对井下复杂环境适应能力强；（3）电池供电，各节点独立，在发生事故时，仍能正常工作。
BP神经网络在油井示功图识别中的应用
也不相 同，最后得 到的诊断结果页 回出现偏 差。为 了确保诊 断结 果的 的结果使 用装袋技术对其进行进行筛选 ， 最终实现更精 确的工况诊断 。
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
（ ２ ）隐含 层设 计 。Ｈ ｅ ｃ ｈ ｔ ， Ｎ ｉ ｅ ｌ ｓ ｅ ｎ曾证 明，具有 非线性 连接 变换
函数 的单隐层 Ｂ Ｐ神经网络 能够 完成任意 的非线性 的输入 输 出函数。 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 提高 网络精度可 以从两方面实现 ：增加 网络层 数和增加隐含层 神经元 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 数量 。前者可 以很 好的提高精度并减小 误差 ，但会使得 网络变复 杂 ， 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 。 训练 的时间变很 长。相 比而言 ，增加 隐含层 的神经元数 旨来提 高网络
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；Ｂ Ｐ神经 网络 ；不 变矩
２ ． １ 典型示功 图特征样本库
２ ． １ ． １ Ｈ ｕ不 变 矩
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。
BP神经网络在工程测井反演中的应用研究
BP神经网络在工程测井反演中的应用研究
武斌;张淳;丁彦
【期刊名称】《工程地球物理学报》
【年(卷),期】2006(003)004
【摘要】BP神经网络是一种涉及计算机科学、生物学、认识科学、物理学和数学等多门学科的一门崭新信息学科.经过多年的探索和研究,BP神经网络在岩土工程测井反演中有广泛的应用前景.本文介绍了BP神经网络以地震数据为输入,测井参数为输出的多井多参数非线性反演的基本理论基础和实施策略,并结合具体的岩土工程实例,说明BP神经网络在工程中取得了很好的应用效果.
【总页数】4页(P257-260)
【作者】武斌;张淳;丁彦
【作者单位】四川省地勘局物探队,成都,610072;四川省地勘局物探队,成
都,610072;四川省地勘局物探队,成都,610072
【正文语种】中文
【中图分类】P631.819
【相关文献】
1.基于遗传算法的BP神经网络在隧道围岩参数反演和变形预测中的应用 [J], 周冠南;孙玉永;贾蓬
2.基于反演因子筛选下的BP神经网络模型在水体叶绿素a含量反演中的可行性研究r——以太湖为例 [J], 朱婧婧;王庆;战超;刘亚龙;董程;王红艳
3.BP神经网络在反演多层密度分界面中的应用研究 [J], 韩道范;谢靖
4.BP神经网络算法在修正SIR传染病模型参数反演中的应用 [J], 胡军文;阮周生
5.大地电磁三维反演在土屋铜矿床探测中的应用研究--三维反演和解释 [J], 谭捍东;李聪嫔;王彩旗
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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
优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ｐｒ ｖ ｄ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｓａ ｃ ｎ Ｉ ｏ ｅ ｎ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｏ Ｏｐ ｉ ｚ ｔ ｔｍｉ ｅ ＢＰ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ａ ｄ
Ｉｓ Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｕｌ Ｄｉ ｇ ｓｓ ｏ ｍ ｐ ｎｇ Ｏｉ Ｗ ｅ ｌ ｔ ｌ ｔｏ ｎ Ｆａ ｔ ａ ｎｏ ｉ ｆＰｕ ｃ ｉ ｌ ｌ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｐ ｍｐ ｎ ｌ ｓ ｓ ｍ ａ ｌ ｄａ ｎ ｓｓｓ ｓｅ ｓｔ ｅ ｋ ｙ ｔ ｒｄ ｃｉｎ，ｆｒｂ ｔ ｒａ ｄ ｆ ｓ ｒｄ ａ ｎ ｓｓｏ ｈ ｕ ｒ ｎ ｅ ｓｒ ｃ ： ｕ ｉｇ ｗｅｌ ｙ ｔ ｆ ｕｔ ｉｇ ｏ ｉ ｙ ｔｍ ｉ ｈ ｅ ｏ ｐ ｏ ｕ ｔ ｅ ｏ ｏ ｅｔ ｎ ａ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ｆ ｅ ｃ ｒｅ ｔｗ ｌ ｅ ｅ ｔ ｌ ｓ ｓｅ ｏ ｅ ｓ ｒ ｈ ｒ ｄ ｃｉｎ ｏ ｉ， ｅ ｐ ｅ ｕ ｅ ａ ｅｙ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇｅ ｏ ａ ｈ ｅ ｅｔ ｉ ｇ ａ ．Ｂ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｔｃ ｎ ｌｇ ｓ ｙ ｔ ｍ ｔ ｎ ｕｅ ｔｅ ｐ ｏ ｕ ｔ ｆｏｌ ｐ ｏ ｌ ｓ ｓａ ｖ ｒ ｔ ｆｔ ｈ ｏｏ ｉｓｔ ｃ ｉｖ ｈｓ ｏ １ Ｐ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｏ ｉ ｅ ｎ ｏ ｅ ｏ ｅ ｗ ｌ ａ ｌ ｄ ａ ｎ ｓｉ ｔｏ ，ｂ ｔ ｅ ａ ｓ ｆ ｔ ｅ ｓ ｒｐ ｅ ｎｌ ｃ ｌ ｐ ｉ ｌ ｏ ｕｉｎ，ｓ ｗ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅａ ｄ ｐ ｏ ｅ ｅ ａ— ｎ ｆ ｈ ｅｌ ｆｕ ｔ ｉｇ ｏ ｔ ｏ ｌ ｕ ｃ ｕ ｅｏ ｓ ａ ｙｔａ ｐ ｄ ｉ ｏ ａ ｏ ｔ ｔ ｓ ｃ ｂ ｉ ｍａ ｌ ｔ ｓ ｏ ｌ ｏ ｖ ｒｅ ｃ ｎ ｏ ｒ ｎ ｒ ｏ ｇ ｌ ｉａｉｎ ａ ｉ ｔ ，ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｕ ｅ ｏ ｃ ｐ ｆｃ ｎ ｅ ｔ ｔ ｎ ｉ ｍｍｕ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｏｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ｓ ｓ ｔｉ ｉ ｒｖ ｄ ｇ ｎ ｔ ｚ ｔ ｂ ｌ ｙ ｈ ａ ｅ ｓｓ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ｏ ｃ ｎ ｒ ｉ ｎ ｉ ｏ ｉ ａｏ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｉｔ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｕ ｅ ｈ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅｉ ｉ ｃ ｉ ｃ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｐｉ ｚ Ｐ ａ ｄ ｗ ｉ ｈ ｕ ｅ ｎｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｕ ｉ ｇｓｔ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ， ｈ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｐ ｉ ｚ ｄ Ｂ ｌ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｏ ｔ ｉ ｍｉｅ Ｂ ｎ ｈ ｃ ｓ ｄ ｉ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆｐ ｍｐｎ ｉ ｆ ｌ ｄａ ｓｓ ｔ ｅ ｒｓ ｌｓｓ ｏ ｈ ｔ ｅｏ ｔ ｅａ ｎ ｔ ｍｉｅ Ｐ ａ— ｇ ｒ ｈ ａ ｅ ａ ｈｇ ｅ ｅｅ ｔ ｎ ｒｔ ｎ ａ ｔｒｓ ｅ ｄ ｏｔ ｅ ａ ｉ ｔ ｆ ｐｉ ｚ ｄ ＢＰ ａｇ ｒ ｈ ｓｍｏｅ ｂ ｔ ｒ ｈ ｎ Ｂ ｌ ｏ ｔｍ ｎ ｏ ｉ ｍ ｈ ｖ ｉ ｈ ｒｄ ｔｃｉ ａｅａ ｄ ｆｓｅ ｐ ｅ ，ｓ ｂ ｌ ｙ ｏ ｔ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｔ ｏ ｈ ｉ ｏ ｍｉ ｉ ｒ ｅ ｔ ａ Ｐ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｅｔ ｉ
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。
BP神经网络在测井解释不同岩性识别中的应用研究的开题报告
BP神经网络在测井解释不同岩性识别中的应用研究的开题报告一、选题背景测井数据是油气勘探开发中不可或缺的手段之一。
而岩性识别是测井资料解释中的重要一环，可以帮助解释师快速准确地了解地层状况，优化井位和井筒设计。
基于传统的手工解释方法，需要依靠解释师的工作经验和专业知识进行判断，容易出现主观性和误判。
而 BP 神经网络作为一种强大的数据处理和分析工具，可以自动学习和适应大量的数据，并且不会出现主观误判，因此在岩性识别领域中具有广泛的应用前景。
二、研究内容本次研究旨在利用 BP 神经网络进行测井数据的岩性识别，包括以下具体内容：1. 数据采集和处理：收集不同区域的测井数据，进行数据清洗和预处理，如去除异常数据、缺失数据的填补等。
2. 数据特征提取：参考文献，了解研究成果，将测井数据转换为具有区分度的特征，并进行特征筛选和优化，提高模型的识别率。
3. 岩性分类模型的建立：将处理后的测井数据作为模型输入，选择适当的 BP 型神经网络进行建模，针对训练数据进行网络拓扑、权值和阈值的优化等。
4. 模型测试和分析：对建立的分类模型进行测试和分析，包括模型识别率、预测精度、泛化能力等指标的评估，为实际应用提供参考。
三、研究意义1. 提高测井解释效率：BP 神经网络可以自动学习、分类数据，减轻解释师的工作量，提高解释效率，降低油气勘探开发成本。
2. 提高岩性识别准确率：BP 神经网络具有自适应性和非线性映射的能力，使其可以更好地处理海量的测井数据，提高岩性识别准确性和可靠性。
3. 推广 BP 神经网络在石油勘探领域的应用：通过本次研究，进一步推广 BP 神经网络在石油勘探领域的应用前景，为行业的信息化建设和智能化探索提供支持和指导。
四、研究方法1. 理论研究：收集文献，了解 BP 神经网络的基本原理、特点和应用，进行理论研究和基础知识学习。
2. 数据采集和清洗：收集不同区域的测井数据，进行数据清洗和预处理，完成各项指标的归一化和标准化。
基于matlab的改进BP神经网络在油井产液量预测中的应用
人 工神 经 网络技 术具 有较 强 的人工智 能 功能 和
模 拟 多元非 线性 体 系的 能力 ，与传 统 的线性 回归 系
数 相 比较 ， 它不 仅具 备 自适 应 和 自组 织功 能 ， 而且 它
ｗ ｐ ｅ 丌 ｎ ｅ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ￣０ ｉ ｌ ＆Ｇ ａ ｓ Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ｓ低渗透油气 田 １ ０３
度 下降 的方 式修 正各 层权值 ， 向隐含 层 、 输 入层 逐层 反 传ｌ ７ １ 。周而 复 始 的信 息 正 向传 播 和误 差 反 向传播
过程 ， 是 各层 权值 不 断调整 的过 程 ， 也 是 神经 网络学
习训 练 的过 程 ，此过 程一 直进行 到 网络输 出的误差 降低 到 可 以接受 的程 度或 者预 先设定 的学 习次 数 为
关键 字 ： Ｂ Ｐ神 经 网络 ； ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ； 产 液 量 预 测
为确 保 油 田开 发 过程 中油 井 的高 产 稳 产工 作 ，
对石 油产 量 的预测 是一项 重要 的科 研任 务 。长 庆油
输 入层
田水 平井 技术 为鄂 尔 多斯盆 地致 密油 藏开 发发 挥 了
重要 作 用 ， 使 油藏 中大量 薄 油 层 不可 动 用 的储 量 变 成 可采 储 量Ｉ ｌ Ｉ 。采用 水 平井 技 术 与 同 区域 直 井相 比
传播处 理 过程 ， 由输 出层 向外 界输 出信 息处理 结 果 ． 输 出层 的值取决 于 隐含层 的输 出值 及 隐含层 和输 出
层之 间 的连接权 重 。 当实 际输 出与 期望 输 出不 符 时 ． 便进 入误 差 的反 向传播 阶段 。 误差 通过 输 出层 ， 按梯
学 习过 程 ， 形象 的拓扑 结构 如 图 ｌ 所示， 该 过 程 由信 息 的正 向传 播 和误差 的反 向传 播组 成 。
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。
石油钻井施工中产生井斜角原因及预防措施探讨 张旗
石油钻井施工中产生井斜角原因及预防措施探讨张旗发表时间：2020-04-07T12:21:26.527Z 来源：《基层建设》2019年第32期作者：张旗吕君泽[导读] 摘要：近年来，随着我国经济的飞速发展，而在石油钻井施工过程中，由于各种原因的影响，必然要产生井斜角，一旦井斜角超过规定的范围，那么将会给钻井施工带来严重的影响，因此要对井斜角产生的机理进行详细的分析，然后在现有技术条件下制定防止井斜角产生的施工技术措施，这样才能有效地保证井斜角在规定的范围，实现石油钻井施工安全。
渤海钻探工程有限公司第二钻井工程分公司河北省廊坊市 065000摘要：近年来，随着我国经济的飞速发展，而在石油钻井施工过程中，由于各种原因的影响，必然要产生井斜角，一旦井斜角超过规定的范围，那么将会给钻井施工带来严重的影响，因此要对井斜角产生的机理进行详细的分析，然后在现有技术条件下制定防止井斜角产生的施工技术措施，这样才能有效地保证井斜角在规定的范围，实现石油钻井施工安全。
关键词：石油钻井施工；井斜角原因；预防措施引言在石油钻井施工的过程当中，由于多种因素的影响，会产生井斜角，一旦井斜角超出一定的范围，就会给石油钻井工程带来不利的影响，比如探直井如果井斜角过大，那么就会引起垂直深度出现偏差，给钻井施工中的准确卡准目的层深度带来困难，甚至影响后期的开发；在平台开发井施工当中，如果直井段的井斜角过大，那么就会引起新井与老井之间发生相碰撞，造成老井新井和老井报废，引起巨大的经济损失。
因此在石油工业钻井施工中要尽量控制井斜角。
1井斜角产生机理分析 1.1地层原因地层原因是导致井斜产生的先天性因素，是不可更改的。
一个是地层存在倾角可以引起井斜角产生，这是因为如果地层在漫长的地质年代沉积中并不是平滑的，而是会出现一定的倾角，这样的倾角如果越大，越容易产生井斜角，有相关研究发现，当地层倾角达到45°的时候，井眼将沿着地层倾角上倾的方向倾斜，如果地层倾角大于60°以后井斜将沿着地层下倾方向倾斜。
基于BP神经网络的定位系统的误差补偿
邮局订阅号：82-946360元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注基于BP 神经网络的定位系统的误差补偿Error compensation for positioning system based on BP neural networks(东华大学)杨晓义杨建国周虎YANG Xiao-yi YANG Jian-guo ZHOU Hu摘要:差网络仪分析基于影像测量仪的定位系统中的误差来源和以往的误差补偿方法的局限性,从而提出基于BP 神经网络的定位误差补偿方法。
实验结果证明,基于BP 神经网络的定位误差补偿方法对定位系统的误差补偿具有明显的效果,补偿后能较大的减小定位系统的位置误差,能够满足定位精度的要求。
关键词:定位误差;误差补偿;BP 神经网络中图分类号:TP 273文献标识码:A Abstract:The main error sources and the limitations of conventional error compensation for positioning system based on image measur -ing instrument.So the compensation method of position error based on neural network is presented.The experimental results showthat the compensation method of position error based on neural network has an obvious effect on position error of positioning system and positioning error of positioning system can be reduced greatly after compensation,which meets the demand of positioning accuracy.Key words:positioning error;error compensation;BP neural network文章编号:1008-0570(2010)11-3-0247-02引言定位精度是衡量基于影像测量仪的定位系统的重要指标之一。
基于BP神经网络的录井异常数据检测方法研究
基于BP神经网络的录井异常数据检测方法研究
李春生;邹林浩;张可佳;高雅田;刘涛;豆立宪
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2022(32)6
【摘要】在石油钻井工程中,由于技术和设备的客观因素,导致录井数据经常出现异常值,影响了录井解释评价精度。
针对该问题,提出了一种基于BP神经网络的录井异常数据处理方法。
为了在构建数据环节中提供准确且可信的工程数据,研究了录井异常数据的产生原因及异常数据的表征,并且通过对比格鲁布斯法、K-means聚类算法以及BP神经网络等方法的特点,选择BP神经网络作为异常值处理的方法。
通过模型预测的录井数据误差平方值与样本数据的均方根误差进行比较,来确定数据的异常情况,保证检测异常点的合理性。
经实验验证和同类算法的比较,表明了BP 神经网络模型可以实现检测录井异常点数据,且检测异常点的准确率高于同类算法,处理异常点结果可信,能够有效解决因异常点数据所带来的问题。
【总页数】6页(P173-178)
【作者】李春生;邹林浩;张可佳;高雅田;刘涛;豆立宪
【作者单位】东北石油大学计算机与信息技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于BP神经网络的录井油气水层解释模型研究与实践
2.利用泥浆录井气测数据进行气／油比预测和异常地层流体的检测
3.基于录井参数的三维地质建模方法应用研究——以M18井区水平井录井随钻地质导向为例
4.基于录井参数的三维地质建模方法应用研究——以M18井区水平井录井随钻地质导向为例
5.基于BP神经网络的气测录井解释方法
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误 差及 其 来 源。针 对 井 眼姿 态 测量 中主要 测量 参数 之一 的 井斜 角 ， 利 用前馈 神 经 网络算 法 ， 建 立 了以测 量 井斜 角为输入 、 期望 的 井斜 角为输 出的三层 Ｂ Ｐ神 经 网络模 型 ， 并用 实际测斜 仪 器的 测量数 据进行 现
场测试 。 实验数 据 表 明 ， 采 用该 Ｂ Ｐ神 经 网络补 偿 算 法 ， 可将 井斜 角 的 实际测 量精度 从提 高至 以内。 关 键词 ； 石油测井； 井斜 角 ； Ｂ Ｐ神 经 网络 ； 误 差补偿
３ ８
内蒙古 石 油化 工
２ ０ １ ５ 年第 １ 期
根据 对 延 长石 油 近 几 年 实 际 测 井 测斜 的统 计 ， 油井 的 井斜 角 范 围 相 对 比较 集 中 ， 多分布在 １ Ｏ 。 ～ ３ ０ 。 。 因此 ， 本文 采用 高精 度 两轴 位 置转 台 ， 分 别 获取
正 。
器井斜角的实际测量精度可提高至以内。
１ 测 量原 理
２ Ｂ Ｐ神经 网络 误差 补偿 模 型建 立
２ ． １ Ｂ Ｐ神 经 网 络
延长石油 目前使用 的测斜仪器是磁性电子测斜
仪Ｚ Ｈ—Ｐ Ｃ Ｍ， 其 核 心 由加 速 度 计 和磁 通 门 及 其 相 关 电路组 成 。三个 磁通 门传 感 器 按照 正 交方 式沿 仪
中图分 类 号 ： ＴＰ ２ １ ２ ． ９
文献 标 识码 ： Ａ
文 章编 号 ： １ ０ ０ ６ —７ ９ ８ １ （ ２ ０ １ ５ ） ０ １ 一ｏ ０ ３ ７ 一Ｏ ２ ｇ ｙ ， ｇ 。 ， 根据 相关 理论 公式 】 ， 可 求得 折算到 地球坐 标 系 中 同一 方位 地磁 场 在Ｘ 轴和 Ｙ轴 的分量 Ｈ 和Ｈ ， 则方 位 角 可 根据 公 式 （ １ ） 求得 ， 井斜 角 ０ 可 根据 公 式（ ２ ） 求得 ［ ５ ３ 。
是 地 球 物理 测 井 技 术 的 主 要 组成 部 分 ， 井 眼 的姿 态
测量主要由测斜仪器测量的井斜角、 方位角等参数
来描述 ， 其 中井 斜 角 为 油 井 井 轴 与 测 斜 仪 器铅 垂 线
的夹 角 ， 它 所 反映 的是 被 测井 服 的倾 斜 程度 ［ ２ ］ 。目前
（ １ ）
器轴 线安 装 ， 分别 感 测 载体 坐标 系 下地 球 磁场 Ｘ、 Ｙ、
Ｂ Ｐ神 经 网络 是 基 于 误 差 反 向传 播 算法 对样 本
进行训练的多层前向神经网络， 一般由输入层 、 隐层
和 输 出层 构 成 ， 网 络训 练 分 为 批 处理 模 式 和递 增模 式， 本文 采用 的是 批处 理模 式 。
建 立 了 以测 量 井 斜 角为 输入 、 期 望 的 井 斜 角 为输 出 的三层Ｂ Ｐ神经 网络 模 型 ， 经该 算 法补 偿 后 的测 斜仪
的测量精度 、 传感器的安装误差、 井眼磁干扰和温度 等 。根据误 差来 源 建立 准确 的校 正模 型可提 高测 量
精度 ， 但 是 由于误 差 复杂 多样 ， 建 立准 确 的数 学模 型 非 常 困难 。本 文 对 延 长 石 油 常 用 的 测 斜 仪 Ｚ Ｈ— Ｐ Ｃ Ｍ， 针 对 井 眼 姿 态 测 量 主 要 参 数 之 一 的井斜 角 ， 建 立 以测 量 井斜 角 为 输 入 、 期 望 的井 斜 角 为输 出 的 三层Ｂ Ｐ神 经 网络 模 型 ， 对 其 测 量 误 差进 行 补偿 校
３ ６ ０ 。 ， 井斜 角 的测量 范 围为 Ｏ 。 ～９ ０ 。 ， 实 际工程 应用 中
的最 大测 量误 差分 别为 士１ 。 、 土１ ． ０ ３ 。 。 井 眼姿 态 测 量 的误 差 来 源有 很 多 ， 包 括传 感 器
公 司 电子 仪 器 厂 生 产 的 磁 性 电子 测 斜 仪 Ｚ Ｈ— Ｐ Ｃ Ｍ， 井斜角是利用其上面的加速度计感知重力加 速度变化来获得的 ， 加速度计的精度直接影响井斜 角的测量精度。由于我 国的芯 片研究及生产技术落 后于 国外， 因此 国内测斜仪 的测量精度均落后 于国 外。 本 文针 对延 长 石油 常用 的测 斜仪 测 量 的井斜 角 ，
２ ０ １ ５ 年第 １ 期
内蒙 古 石 油 化 工
３ ７
基于 Ｂ Ｐ神 经网络 的油井井斜 角误差补偿研究
韩 少波 ， 邵婷婷。
（ １ ． 延长石 油股份公 司井 下作业工程部 Ｉ ２ ． 延安大学物理与 电子信息学 院， 陕西 延安 ７ １ ６ ０ ０ ０ ）
摘
要： 介 绍 了延 长 石 油 常用 的石 油 测井 测斜仪 器及 其 测量原 理 ， 分析 了其 工作 过程 中可能存在 的
（ ２）
＿
ｇ 。
国 内的测 斜仪 器 主要 是磁 通 门 和加 速度 计 构成 的磁 性 电子测 斜仪 、 陀螺 测 斜 仪和 随 钻 测 斜仪 ［ ３ ］ ， 延长 油 田 目前使 用 的是 由盘锦 辽 河油 田裕 隆实 业 集 团有 限
Ｚ Ｈ —Ｐ Ｃ Ｍ 测 斜 仪 方 位 角 的 测 量 范 围为 Ｏ 。 ～
＠ ＝ａ ｒ ｃ ｔ ａ ｎ （ Ｈ， ／ Ｈ ）
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延长 石油 的作 业 区位 于鄂 尔 多斯 盆 地 的 中心地
带， 其低渗透、 浅埋藏油层 的储集特征与油气富集规 律 受 到 了人们 的广 泛 关 注［ １ ］ 。油井 井 眼 的姿 态测 量
２ ． ２ 井斜 角误 差模 型 的建 立
ｚ 轴 的分 量 Ｕ小 Ｕ 。 、 Ｕ 加 速 度计 通 过 感 知地 球 重 力 加 速 度 ｇ测量 其 在 三个 正 交 测 量 轴 上 的分 量 ｇ 、
收 稿 日期 ： ２ Ｏ １ ４ 一ｌ ｌ 一１ ８
作者 简介 ｌ 韩 少波（ １ ９ ８ １ 一） ， 男， 工程师 ， 毕 业于西安石 油大学测控技 术与仪 器专业 ， 大学本科 ， 现 在延长油 田股份