本文關(guān)鍵詞：用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究元素與巖漿巖、沉積巖巖性及沉積巖礦物的關(guān)系　出處：《西北大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：巖性識別是錄井、測井解釋的前提與基礎(chǔ)工作。石油與天然氣勘探開發(fā)工作在不斷推進(jìn)的同時,以復(fù)雜巖性體為主的非常規(guī)油氣藏成為了油氣行業(yè)的研究重點(diǎn)。針對復(fù)雜巖性體的巖性識別問題,錄井中目前采用熒光光譜儀錄井法、測井中目前以元素俘獲譜測井法為主。這兩種方法的共性是均以地層主要造巖元素為直接檢測結(jié)果,難點(diǎn)是如何根據(jù)主要造巖元素信息判斷所研究的地層巖性信息與造巖礦物定量組成信息。國外以斯倫貝謝等為代表的油田技術(shù)服務(wù)公司與相關(guān)研究人員在以地層元素為已知信息的巖性識別方面做過大量的研究工作。經(jīng)文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn),這些研究工作以沉積巖為主,很少涉及巖漿巖。由于我國復(fù)雜的油氣田地質(zhì)背景,此類研究結(jié)果也很難有更好的效果。針對我國特殊油氣地質(zhì)情況開展地層元素與巖性及礦物組成的關(guān)系研究是必要與迫切的。本文在充分調(diào)研的基礎(chǔ)上,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要研究工具,在充分了解與掌握研究工具的前提下,整理了國內(nèi)27個省、市、自治區(qū)7834條巖漿巖測試數(shù)據(jù),來自國內(nèi)13個不同類型含油氣沉積盆地的沉積巖巖心X衍射測試數(shù)據(jù)共9066條,并進(jìn)行了大量的樣品實(shí)測,研究了其中復(fù)雜的元素與礦物對應(yīng)關(guān)系。利用非線性數(shù)學(xué)分類方法中的多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了根據(jù)地層元素組成識別沉積巖、巖漿巖屬性的巖性識別模型。接下來,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了根據(jù)地層元素組成識別沉積巖礦物組成的定量預(yù)測模型。通過整理的大量沉積巖、巖漿巖數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了訓(xùn)練與測試,并利用Visual Studio.NET2003軟件開發(fā)工具開發(fā)了相關(guān)應(yīng)用程序。主要取得了以下的結(jié)果與認(rèn)識：(1)根據(jù)地層組成元素中的Si、Ca、Al、Mg、K等主要元素,構(gòu)建的巖性識別模型,在巖漿巖、沉積巖巖性識別方面,準(zhǔn)確率達(dá)到94.3%。(2)根據(jù)地層組成元素中的Si、Ca、Al、Mg、K等主要元素,構(gòu)建的礦物定量預(yù)測模型可對礦物組成中的石英、長石、粘土、方解石、白云石進(jìn)行含量預(yù)測。經(jīng)測試,石英含量的預(yù)測平均絕對誤差在1.72以內(nèi),長石含量誤差在4.5以內(nèi),其他三種礦物含量誤差在1.72到4.5之間。(3)通過開發(fā)相關(guān)的應(yīng)用程序,并對有關(guān)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了處理,說明所構(gòu)建的模型有一定的泛化能力,處理結(jié)果可與實(shí)測結(jié)果對比,且與國際著名油田技術(shù)服務(wù)公司的解釋結(jié)果有相關(guān)性。
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P618.13;P631.81

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本文編號：1320094