| 混合学习法前向网络多属性储层参数预测 |
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| 引用本文： | 吴秋波,吴元,王允诚. 混合学习法前向网络多属性储层参数预测[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2011, 0(2): 68-72,11 |
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| 作者姓名： | 吴秋波 吴元 王允诚 |
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| 作者单位： | 成都理工大学能源学院;中国石油川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 |
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| 摘 要： | 应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时,经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢,易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术,具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力;误差反向传播算法本质上是梯度下降算法,注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行,首先以粒子群优化算法训练网络,当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时,采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点,具有良好的应用前景。
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| 关 键 词： | 误差反向传播算法 粒子群优化算法 前向网络 地震属性 孔隙度 |
RESERVOIR PARAMETER PREDICTION BY MULTI-ATTRIBUTE BASED ON HYBRID LEARNING ALGORITHM OF FEED-FORWARD NETWORK |
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| WU Qiu-bo,WU Yuan,WANG Yun-cheng. RESERVOIR PARAMETER PREDICTION BY MULTI-ATTRIBUTE BASED ON HYBRID LEARNING ALGORITHM OF FEED-FORWARD NETWORK[J]. Journal of Southwest Petroleum University(Seience & Technology Edition), 2011, 0(2): 68-72,11 |
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| Authors: | WU Qiu-bo WU Yuan WANG Yun-cheng |
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| Affiliation: | 1(1.College of Energy Resources,Chengdu University of Technology,Chengdu,Sichuan 610059,China;2.Sichuan Geophysical Company,Chuanqing Drilling Engineering Company Limited,CNPC,Chengdu,Sichuan 610213,China) |
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| Abstract: | |
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