相比地震反演方法和技術(shù),基于多屬性回歸方法的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)技術(shù)能夠緩解分辨率有限、過(guò)于模型化等問(wèn)題,但模型泛化能力不足常造成井間薄儲(chǔ)層預(yù)測(cè)結(jié)果不合理。為此,提出基于多層感知機(jī)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的多屬性回歸薄儲(chǔ)層預(yù)測(cè)方法,即以地震數(shù)據(jù)（提供背景信息）、90°相移數(shù)據(jù)（提供儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)近似信息）、儲(chǔ)層不連續(xù)界限屬性（提供儲(chǔ)層空間分布信息）為輸入,以井點(diǎn)高頻自然伽馬為期望輸出,利用多層感知機(jī)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型,預(yù)測(cè)井間自然伽馬值,利用自然伽馬值與砂—泥巖性的高度相關(guān)特性刻畫薄儲(chǔ)層。A油田實(shí)際資料測(cè)試表明,自然伽馬預(yù)測(cè)值與真實(shí)值平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到86.4%（訓(xùn)練集,10口井）和85.5%（驗(yàn)證集,兩口井）,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)多屬性回歸方法。應(yīng)用該方法解釋重點(diǎn)層段6套小層,薄儲(chǔ)層預(yù)測(cè)結(jié)果與156口井實(shí)鉆砂巖厚度平均相關(guān)系數(shù)較相移數(shù)據(jù)提升約38%,證實(shí)該方法應(yīng)用效果良好。 

【文章來(lái)源】：石油地球物理勘探. 2020,55(06)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2示意了一種多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),輸入層為3分量,輸出層為1分量,具有4層隱含層,每層包含4個(gè)神經(jīng)元。f(x)代表激活函數(shù),可以為Sigmoid、Tanh或者ReLu函數(shù)中的一種,其表達(dá)式及函數(shù)形態(tài)如圖3所示。激活函數(shù)的作用是向?qū)W習(xí)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性運(yùn)算,使網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任何非線性函數(shù),大幅度提升模型泛化能力。目前使用最廣泛的是ReLu激活函數(shù),相比于Sigmoid、Tanh函數(shù),避免了“梯度消失”缺陷,即x取值很大以后,y對(duì)x的增大不再敏感。圖3 Tanh(上)、Sigmoid(中)、ReLu(下)三種激活函數(shù)的解析表達(dá)式及其形態(tài)

Tanh(上)、Sigmoid(中)、ReLu(下)三種激活函數(shù)的解析表達(dá)式及其形態(tài)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3212799