多地质因素的勘探目标优选_人工神经网络法与多元回归分析法比较研究_石广仁

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应用多元回归法确定储层物性的主要影响因素

Q =
i= 1
2
2 (y i - b 0 - b 1x il - b 2x i2 - … - bp x ip ) 2
n
(3 ) 回归结果的 F 检验对上式进行假设检验:
H 0∶ b1 = b 2 = … = b p = 0
的最小值点, 即为如下方程的解
n n 5 Q= - 22 = - 2 2 (y i- b 0- b1x i1- …- bp xip ) = 0 5b0 i= 1 i= 1 n 5 Q = - 2i=21 (y i- b0 - b 1xi1- …- bpx ip) = 0 5b j
K = 2. 13x 1 + 1. 16x 2 + 0. 89x 3 + 0. 19x 4 + 0. 82x 5 - 114
其中 b 0, b 1… , bp , Ρ 是与 x 1, x 2… xp 无关的未知参数, bห้องสมุดไป่ตู้0 为截距 , bk 为y 对 x 的回归系数。 Ε 为随机误差项, 然后采用最小二乘法对其进行回归。 ( 1) 最小二乘法原理: 设样本为 ( x11 x12 , … , x 1p , y 1 ) , … , ( x n1 , x n2, … x np , yn ) 。我们采用二乘法 , 取估计值 b , b1 , …, bp 为:
Y = b0 + b 1x 1 + … + bp x p + Ε ,Ε ～ N ( 0, Ρ )
2
131
为:
K = b0 + b 1x 1 + … + bp x p + Ε
其中: b 0 为截距 , x 1 为石英含量 , x 2 为长石含量, x 3 为岩屑含量 , x 4 为泥质含量, x 5 为方解石含量, K 为渗透率; p = 5。通过最小二乘法对数据进行处理后得出古龙北部萄花油层细粒砂岩的多元回归方程为

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。

多元回归和神经网络在多影响因素下优选压裂候选井层中的应用

ｌ６（（ｌ２６（３０７）５ｏ５９（０、ｌ４ｏ７ｌ１２６ｏ３７ｓｏ０６４ｏ２１６（５（６１８ｏ０（ｌ１４．（４６７２０６ｓｏ２９Ｂ３．（１６ｏ３２．（２７８．４ｏｓ．（５２ｏ９４．（４１３ｏｏ３（４２Ｓ３１６（４．．３６ｌ．．）０３ｏ６１２６ｓｏｏ￣４２ｏ３３９．
１本原理基
利用多元回归或者神经网络优选压裂井层，实际上就是利用已知统计井的资料，建立起影响压裂效果因素和压裂效果之间的函数关系式。假设有ｎ口，井每１井含有ｍ个影响因素（，ｘ，ｘ）组成观２１ｘ，２…，，察值（ｘ２…，ｉ，ｉ。其中ｉ１２ …，。就ｘｉＸｍＹ），－，，ｎ是要求一个表达式Ｙ＝Ｇ（．Ｘ，，，Ｘ， … ｘ）使下式得到极小值：
法。这些方法综合考虑了影响压裂效果的多种因素，取得了较好的预测效果。但是这些方法不能很好的、直接地体现出各影响因素对压裂效果影响的亲疏关系。鉴于此，本文提出了综合应用Ｂ神经网络和多Ｐ元回归方法来优选多影响参数下压裂井层的评价方
法，在二连油田乌里雅斯太凹陷油藏的压裂候选井并层中成功地进行了应用。
维普资讯
６
因素下
中的应用
摘
要针对鸟里雅斯太凹陷储层非均质性强、隔层遮挡性差、裂井投产后效果相差悬殊，选增压优
产效果好的候选井层难的特点，本文提出了利用多元回归和神经网络优选待选压裂井层的方法。根据前期压裂井的有效资料，了对压裂效果影响较大的９个因素作为基本参数，选择建立了压裂井层的数据库。计算结果表明：多元线性回归不能满足优选压裂井层的需要；二次回归和神经网络方法能够满足选井选层的非线性问题，两者拟合误差均为０预测误差平均值为０５％和０４％，，．７．７能够满足工

基于多元回归与人工神经网络的橡胶园树龄遥感反演研究

[6-8]
坐标为东经 109° 47′ ，北纬度 19° 33′ （图 1 ）。农场地形平坦，土地肥沃，橡胶种植面积达 2 700 多公顷（hm2）。属典型的热带季风性气候，该地区光照充足、雨量充沛，年降雨量在 1 600 mm 左右，其中雨季（5~10 月）的降雨量占全年 89％，年平均气温 22.9 °C ，非常适合农业发展。
，但是关于橡胶林
冠层参数反演的研究还不多，目前主要有 Suratman 等在马来西亚开展利用 TM 影像提取橡胶园树龄和木材蓄积量的研究 [9-11] 。尽管如此，在林学领域，利用遥感技术反演森林生物物理参数如树龄 [12-17] 、叶面积指数 [17-20] 、生物量 [18, 21-22] 等一直是研究的热点，这些研究为橡胶园的林冠层参数反演提供了良好的思路和方法。多元回归模型法（Multrivariate regression ）和人工神经网络法（Artificial neural network ， ANN ）是目前常用的树龄遥感反演方法。多元回归模型要求自变量与因变量之间存在线性关系，残差呈正态分布等条件 [23]，但在实际的应用中很难同时满足。人工神经网络是由大量功能简单的处理单元（神经元）相互连接形成的复杂非线性系统，能克服非正态和非线性及共线的影响，适于模拟复杂系统，且具有自学习、联想存贮和高速寻找优化解的功能
海南儋州571737中国热带农业科学院橡胶研究所农业部橡胶树生物学重点开放实验室海南儋州571737农业部儋州热带农业资源与生态环境重点野外科学观测试验站摘要树龄是生产管理森林生态系统研究如叶面积指数lai反演

地球物理勘探中的人工神经网络技术研究

地球物理勘探中的人工神经网络技术研究自然资源的探测一直是人类探索科学和技术的重要领域之一，而地球物理勘探则是其中重要的一项。

地球物理勘探是通过探测地球内部物理性质来反映地下介质的性质和构造，其应用已经广泛到了石油、矿产和地震灾害等领域。

而如今，人工神经网络技术的发展与应用，已经为地球物理勘探带来了新的思路和工具。

1. 什么是人工神经网络技术？人工神经网络技术是模拟人类神经系统的信息处理机制的一种计算机技术。

它由大量基本单元(神经元)相互连接而成，它们之间相互通信和互相作用，模拟人类的学习、归纳、推理和适应能力。

在对数据进行处理方面，人工神经网络技术可以发掘数据中的潜在规律和内在关联，具有自我学习和自我调整的能力，可以模拟人脑的学习和功能。

2. 人工神经网络技术在地球物理勘探中的应用在地球物理勘探中，传统的方法是通过物理探测手段来获取地下介质的信息，而且探测数据往往非常复杂。

而人工神经网络技术可以帮助我们在大量的探测数据中挖掘出规律和趋势。

例如，利用人工神经网络技术可以建立地下大气电场变化与地震活动的关系模型，用于地震预测的研究中。

此外，人工神经网络技术还可以辅助矿产、石油等领域的勘探工作。

矿床勘探中，常常需要进行物探测量，如测量地磁场、电磁场等，相应的探测数据很多，但如何从这些数据中提取有用的信息，便成为矿床勘探中的难题之一。

而人工神经网络技术，则可以借助大量的探测数据，建立起地下矿藏的预测模型，为矿床勘探提供科学依据。

3. 人工神经网络技术的优越性和发展趋势人工神经网络技术具有一定的优越性。

首先，它拥有强大的数据处理和分析能力，能够有效地发掘探测数据中的规律和趋势。

其次，人工神经网络技术能够模拟人类的学习和推理能力，利用已知的数据进行预测，具有较高的准确率。

最后，与传统的物理探测手段相比，人工神经网络技术能在时间和经济上节约成本。

在未来，人工神经网络技术还将有更广泛的应用场景。

例如，在隧道工程建设中，可以通过搭载传感器收集大量隧道内部的运行数据，建立隧道运行模型，实现计算机的智能监控和管理。

(项目管理)数学学院科研基金项目一览表四川大学数学学院

（项目管理）数学学院科研基金项目一览表四川大学数学学院数学学院科研基金项目一览表2007年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,弦理论中的几何不变量,国家自然科学基金,,07.1－0.9.12,李安民,130国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,多体问题德的变分方法,国家自然科学基金,,07.1－09.12,张世清,213,非凸和鲁棒向量优化的理论与算法研究,国家自然科学基金,,07.1－09.12,黄南京,244,具有时滞的随机脉冲系统的定性分析,国家自然科学基金,,07.1－09.12,徐道义,255,并行解边界元和有限元的区域分解法与分界外推法,国家自然科学基金,,07.1－09.12,吕涛,246,连续统基数不变量研究,国家自然科学基金,,07.1－09.12,张树果,217,代学曲面上的零圈的模空间,国家数学天元青年基金,,07.1-07.12,李挺,32006年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,分布参数系统的控制理论,国家杰出青年基金,,2006－2009,张旭,70国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,随机动力系统混沌控制与参数估计的稳健性及其在弱信号检测中的作用,国家自然科学基金,,2006-2008,马洪,243,非线性发展方程解的有界性与渐近行为等问题,国家自然科学基金,,2006-2008,穆春来,154,算子半群和李群上的微分算子,国家自然科学基金,,2006-2008,李淼,155,传感器网络中信息压缩与融合理论及算法研究,国家自然科学基金,,2006-2008,周杰,226,仿射流形上的分析,国家自然科学基金,,2006-2008,贾方,157,西部教师培训,国家自然科学基金(天元,,2006．1-12,刘应明,20省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）8,,新世纪优秀人才支持计划,NCET-06-0778,2006-2008,穆春来,509,, 新世纪优秀人才支持计划,NCET-06-0779,2006-2008,张德学,50市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止,负责人,总经费（万）11,高性能低阶四边形杂交/混合版..壳研究,校青年基金,,2006-2007,罗鲲,212,非线性抛物型方程的区域分解算法,校青年基金,,2006-2007,潘璐,113,我国能源市场化的若干技术问题,成都市科技计划项目,,2006-2008,牛健人,32005年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,动力系统,国家杰出青年科学基金,10428104,05-07,吕克宁,40国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,高阶退化系统的分岔及与不变流形有关的迭代方程,国家自然科学基金,,05-07,张伟年,203,Deligene-Mumford模空间的拓扑和二维orbifold的弦理论研究,国家自然科学基金,,05-07,郑泉,10省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）4,分布式数字图书馆信息快速处理及应用,省攻关项目,,05-06,冯民富,105,多源信息融合中某些基本问题研究,四川省科技厅,,05－07,周杰,36,集值投影动力系统,四川省科技厅,,05－07,黄南京,27,动力系统分岔理论与不变流形,回国启动基金,,2005,杜正东,28,,新世纪人才支持计划,,05－07,张旭,509,素数判定的AKS算法及其改进算法的研究,国防重点实验室,,05-07,孙琦.朱文余.魏齐娇.曹伟,15 10,基于信息融合的超宽带扩频通信信号检测技术研究,教育部博士点基金2,No.20040610004，,2005.1-2007.12,马洪, 6万国际合作：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费11,非线性变分不等式的理论与算法研究,,,2005-2006,黄南京、方亚平、邓传现、唐亚勇,市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）12,Orbifold的弦理论,校青年基金,200457,2005,陈柏辉,1.513,多源信息融合中的迭代算法及其收斂性分析,校青年基金,200458,2005,何腊梅,114,模糊拓扑空间上的迭代问题,校青年基金,200459,2005,陈丽,115,不确定性条件下的企业预警研究,校科技创新基金,2005cf06,05-07,罗懋康,10.002004年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,环论,国家杰出青年基金,10325107,04-07,彭联刚,70.002,多传感器数据融合问题,国家杰出青年基金（B类）,,04-07,李小榕朱允民,40.003,序拓扑及形式语义学的数学基础,国家自然科学基金重点项目,,04-08,罗懋康（负责人）梁基华,80.00国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）4,多传感器不确定信息决策与估计融合理论与算法,国家自然科学基金,,04-06,朱允民,23.00 5,随机微分差分方程的定性分析,国家自然科学基金,,04-06,徐道义,18.006,区域与流形上的算子与算子代数,国家自然科学基金,,04-06,曹广福,16.007,某些分布参数系统的能控性和长时间行为,国家自然科学基金,,04-06,张旭,16.008,伪概周期性与Banach空间中的微分方程,国家自然科学基金,,04-06,李洪旭,99,扩大仿射李代数及其量子代数,国家自然科学基金,,04-06,谭友军,9省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）10,具有非交换符号代数的Toeplitz代数,教育部博士点基金,,04-06,曹广福,511,基于信息融合的超宽带扩频通信信号检测技术研究,教育部博士点基金,20040610004,04-06,马洪,612,椭圆曲线密码体制中Satoh算法的改进和实现,国防科技重点实验室基金,,04-06,彭国华,15.0013,复杂山地近地表结构模型层次反演方法,省石油管理局,,04-06,冯民富,75市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）13,黎曼面模空间上的对称群作用,校青年基金,200313,2004-2006,陈浩,114,常微分方程分岔理论及平面多项式系统定性理论研究,校青年基金,200314,2004-2006,杜正东,115,迭代方程解的解析性与凹凸性问题,校青年基金,200315,2004-2006,徐冰,12003年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,面向复杂系统实时智能控制与优化的模糊性数学基础研究（973项目“复杂生产制造过程实时、智能控制与优化理论和方法研究”的子课题）,科技部973计划,2002CB312206,03－06,刘应明（负责人）李中夫张德学寇辉,300.00国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,拓扑学中的序代数结构及其在理论计算机科学中的应用,国家自然科学基金,A210201023,03-05,寇辉,9.503,关于非线性发展方程解的一些问题,国家自然科学基金,A210201024,03-05,穆春来,9.504,N-S流动高性能有限元方法研究,国家自然科学基金,A210201025,03-05,谢小平,9.505,分数阶微分方程及模型分数化,国家自然科学基金,A210226030,03－05,李淼,2.506,导出范畴与量子toroidel代数,国家自然科学基金,A210226027,03－05,谭友军,2.507,整体微分几何,国家自然科学基金,A210271083,03－05,赵国松,16省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）8,拓朴与Domain理论的若干问题研究,教育部博士点基金,B120020610057,03-05,梁基华,59,格上拓朴学中的范畴拓朴问题,优秀青年教师资助计划,,,张德学,810,,留学回国人员启动基金,,,张旭,3.0011,微分动力系统,教育部高校青年教师奖,B52003693,03－07,张伟年,5012,中心及退化奇点分岔与不变流形问题,教育部博士点基金,B120020610003,03－05,张伟年,513,多传感器不确定性息决策与估计融合理论与算法,教育部博士点基金,20030610018,03-05,朱允民,5 14,具有非交换符号代数Toeplitz,教育部博士点基金,20030610019,03-05,曹广福,515,Domian理论与格上拓扑学,教育部博士点基金,20030610020,03-05,刘应明,5市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）16,延迟报告数据分析,四川大学青年科学基金,H02003064,03－04,林华珍,0.817,模糊聚合算子研究,四川大学青年科学基金,H02003065,03－04,胡世凯,0.818,仿射李代数的若干问题,四川大学青年科学基金,H02003066,03－04,谭友军,0.819,Bnach空间重的伪概周期微分,四川大学青年科学基金,H02003067,03－04,李洪旭,0.82002年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,有限域上的代数簇的L函数,国家杰出青年基金,A210128103,02-04,万大庆孙琦,402,Domain理论与格上拓扑学,国家杰出青年基金,A210125104,02-06,罗懋康,803,分部参数系统H∞控制理论,教育部优秀博士论文项目,,02-06,张旭,40省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）4,并行解有限元、边界元分裂法与分裂外推法,教育部博士点基金,B120010610005,02-04,吕涛,4 5,基数不变量与极分拆关系研究,教育部优秀青年教师资助计划,B420024003,02-04,张树果,4.006,不分明拓扑空间的范畴论性质,霍英东教育基金会研究基金,B7H200101,02-04,张德学,1.40万美圆7,核截面、吸引子及临界分支曲面,留学回国人员科研启动基金,B2200134510,02－04,周盛凡,2.08,中心及退化奇点分岔与不变流行,博士点基金,20020610001,02-04,张伟年,6 9,拓扑与Domain理论的若干问题,博士点基金,20020610057,02-04,梁基华,510,多体问题,跨世纪人才,,02－04,张世清,2011,严重信道条件客观音质评价信号同步及相关技术研究,十五国防科技预研基金,,02-03,马洪,7市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）12,半群理论及其在控制论中的应用,四川大学青年科学基金,H002067,02－03,顾晓慧,113,模糊推理研究,四川大学青年科学基金,H002065,02－03,黄丽,114,非线性滤波理论及其在信号处理中的应用,四川大学青年科学基金,02066,02－03,周杰,12001年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,数理逻辑及其应用,国家自然科学基金委,A219931020,01-03,张树果,12．42,教育部跨世纪人才培养基金,教育部,,01-03,彭联刚,30.00国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）3,Domain理论在拓扑学中的应用,国家自然科学基金,A2TY10126022,01-02,寇辉,2.004,高性能有限元方法研究,国家自然科学基金委(天元基金),A2TY10126027,01-02,谢小平,2.005,随机系统多传感器决策与估计融合理论与算法,国家自然科学基金委,A660074016,01-03,朱允民,16.00 6,从范畴拓扑观点看不分明拓扑与Domain理论,国家自然科学基金委,A210071053,01-03,张德学,9.00 7,抽象微分方程理论中的若干问题,国家自然科学基金委,,01-03,黄发伦,11.508,经济、金融模型决策分析中数据不确定性的非参数统计推断,国家社科基金,01BTJ003,01-05,李竹渝,5.2省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）9,DOMAIN理论与拓扑学,教育部博士点基金,B12000061019,01-03,刘应明,610,不分明拓扑中的反射与余反射子范畴,四川省青年科技基金,,01-03,张德学,811,极分拆关系及基数不变量研究,留学回国人员科研启动基金,B2200036707,01－03,张树果,4.0012,非线性分析中某些问题的研究,留学回国人员科研启动基金,B2200047904,01－03,黄南京,3.513,非线性分析中的一些问题,留学回国人员科研启动基金,B2200047905,01－03,陈玉清,514,,留学回国人员启动基金,,,周盛凡,2.0015,模糊性数学问题的若干研究,教育部重点项目,B300109,01－03,刘应明,10国际合作：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）18,经济模型中数据不确定性分析的比较研究,自然科学科学基金,7010100005,2001-2002,李竹渝,219,迭代函数方程理论及应用,国家自然科学基金,19871058,2001,张伟年,0.7市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）20,非光滑优化算法构造与分析,四川大学青年科学基金,H02001021,01－02,谭英谊,121,关于整数矩阵的研究,四川大学青年科学基金,H02001022,01－02,洪绍方,122,非牛顿流和牛顿流动问题的无loc,四川大学青年科学基金,H02001023,01－02,穆君,12000年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,模糊性数学问题的若干研究,教育部,科技司教技00109,00-02,刘应明,10.00国家基金：省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,理论计算、算法与相关数学问题研究,教育部高校骨干教师资助计划,,00-02,罗懋康,24.003,基础数学的若干问题,教育部高校骨干教师基金（长江教授配套计划）,,00-04,梁基华赵国松彭联刚曹广福郑泉,30.004,不可压缩流体的几何与拓扑理论,留学回国人员科研启动基金,B2199936301,00-02,马天,3.00 7,理论计算、算法与相关数学问题研究,高等学校骨干教师资助计划,B820006503,00－02,罗懋康,12 8,基础数学若干前沿问题的研究,高等学校骨干教师资助计划,B820006528,00－02,李安民,309,Domain理论与拓扑学,博士点基金,2000061019,00－02,刘应明,410,公钥密码体制中一些前沿问题的研究,国防科技(重点实验室项目),,00-02,孙琦,15.001999年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）1,格上拓与非经典数理逻辑,国家基金(重点),19831030,99.1-01.12,刘应明,68．002,非线性泛函微分方程的理论及应用,国家基金(重点),19831030,99.1-03.12,徐道义,10．003,迭代方程与动力系统不变性,国家基金(重点),19871058,99.1-01.12,张伟年,8．504,微分几何,国家杰出青年基金B类,19825506,99-01,阮勇斌李安民,30.005,跨世纪优秀人才培养基金,教育部,教技（1998）1号1998JW024,99-0198-01(7),罗懋康,15.0010.00(7)6,核心数学的前沿问题,科技部973计划,G1999075100,99-04,彭联刚,20.007,核心数学的前沿问题,科技部973计划,G1999075100,99-04,李安民,20.00国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）8,迭代方程与动力系统不变性,国家自然科学基金委,19871058,99-01,张伟年,8.509,格上拓扑与非经典数理逻辑,国家自然科学基金委,198310401999JZ004,99-03,刘应明（负责人）李中夫罗懋康梁基华,68.0010,非线性泛函微分方程的理论及应用,国家自然科学基金委,19831030 1999JZ003,99-03,徐道义,12.00省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）11,法式代数与多参数仿射李代数,教育部博士点基金,19990611999JZ010(7),99-01,彭联刚,4.0012,微分子方程的不变流形及其相交性导致的复杂现象,教育部优秀年轻教师基金,优轻基金教人司1999JW020(7),99-01,张伟年,6.0013,不可压缩流体的几何与拓扑理论,教育部回国基金,教外司留1999JW025(7),99-01,马天,3.0014,关于非线性抛物方程（组）解的几类问题,教育部回国基金,教外司留1999JW026(7),99-01,穆春来,1.5015,非线性抛物方程（组）解的整体存在性和爆破,教育部优秀年轻教师基金,（99年度）优轻基金人司,99-02,穆春来,7.00国际合作：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费16,欧盟成员国不同政策对经济研究的影响,欧盟,4040060/99,1999-2000,李竹渝,0.3万欧元市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）17,线丛上的Morse理论与量上上同调,基础研究博士启动基金,1999JX001,1999-2002,李福波,0.50 18,Domain范畴的拓扑结构与Cartesian闭性,基础研究博士启动基金,1999JX002,1999-2002,寇辉,0.50 19,气水单井数值模拟方法的研究,校青年基金,1999JX003,99-00,朱瑞,0.5020,算子半群理论及其应用,校青年基金,1999JX004,99-00,李淼,0.50其他项目：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年,负责人,总经费（万）21,迭代映射及方程的动力学,省人事厅,1999JS063,99-00,张伟年,1.5022,格上拓扑,省人事厅,1999JS064,99-00,罗懋康,2.0023,Domain理论与拓扑的几个问题,省人事厅,1999JS065,99-00,梁基华,2.0024,法式李代数,省人事厅,1999JS066,99-00,彭联刚,2.001998年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,新一代空中交通管制系统中关键技术的研究,国家自然科学基金委,,98-01,朱允民马洪,902,复杂系统控制的基础理论研究,攀登计划项目,,98-01,朱允民,国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）3,集值分析中某些问题的理论，算法及应用的研究,国家科学基金,J98047,98-00,张石生,6.004,泛函数分系统的动态行为与控制,国家科学基金,J98048,98-00,徐道义,5.505,丢失数据回归分析的若干问题,国家科学基金,J98051,98-00,秦更生,3.406,多传感器分布统计判决,国家基金,1998JZ005J98023,98.1,朱允民,省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）7,整体微分几何,教育部博士点基金,98061004,98-00,李安民,4.508,数论在数字信号处理号处理中的应用,教育部博士点基金,98061006,98-00,孙琦,4.509,格上拓朴学中的范畴论方法,教育部回国人员基金,（1998）679,98-20,张德学,2．010,国家教委跨世纪优秀人才基金,国家教委科技（1998）1号,59,98—01,罗懋康,10国际合作：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费11,算子理论与算子代数,基金国际合作,J98019-（4）,98-,孙顺华,0.30市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）12,稳定性的机器证明,校青年基金,65,98-20,陆征一,1．0013,Toeplitz代数的结构,校青年基金,61,98-20,严从荃,1．0014,辛拓扑及Seiberg-Witten理论的应用,基础研究,62,98-20,郑泉,1．0015,离散分形几何的研究,基础研究,63,98-20,龙伦海,1．0016,流动问题的数值方法研究,基础研究,64,98-20,谢小平,1．00其他项目：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）17,多传感器分布统计判决,国家自然科学基金委优秀成果出版基金,,98.1,朱允民,1997年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,代数数论,国家重点基金,J971001,97-2000,李德琅,6.0（3）10.0（2）2,整体微分几何及其物理应用,;国家重点基金,J971001（3）J98009（4）,97-2000,李安民,6.0（4）10．00（2）3,算子理论与算子代数,国家重点基金,J971001（3）,97-01,孙顺华,6.00(4)10．00(2)4,半连续函数空间的无限维拓朴学性质,国家基金（重点）,J98056(4)J971003(3),97-99,张德学,3．205,随机系统的多传感器分布决策与估计,攀登计划,G98027,97-01,朱允民,2.006,与微分运算有关的机械问题,攀登计划,,97-01,陆征一,5.007,代数数论,国家重点基金,J98008,97-00,李德琅,6.00国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）8,模糊性理论中若干基本问题,国家科委,B97102A971002,97-99,刘应明,10.009,快速无损分析谷物种子内碳氮元素的新技术,国家科学基金,J971002,97-98,曹建华,11.0010,半边连续函数空间的无限维拓朴学性质,国家科学基金,J980561997JZ008(7),97-98,张德学,3.2011,连续统的基数特性研究,国家科学基金,J98057(4)J971003,97-98,张树果,4.0012,有限域上的方程和置换多项式,国家科学基金,J98058(4)J971005,97-99,孙琦,4.2013,随机信号检测与估计的多传感器数据融合问题,国家科学基金,J98059(4)J98061(4),97-99,朱允民,7.0014,模糊逻辑中语言值运算的研究,国家科学基金,J98080(4)J9710071997JZ046(7),97-99,李中夫,8.0015,多传感器数据融合的最优化精确解及相应的随机递推算法,国家基金,J9710011997JZ011(7),97-99,朱允民,4.5016,格上拓扑学与DOMAIN理论,教育部博士点基金,97061027,97-99,刘应明,3.5017,结合代数的表示及Kac-Moody李代数,教育部优秀年轻教师基金,B9710011997JW015,97-99,彭联刚,5.50国际合作：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费18,辛几何与辛拓扑,国家自然科学基金委国际合作,J971002,97-98,李安民,0.80市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）19,无穷维动系统,基础研究博士启动基金,1997JX014,97-98,周盛凡,1.0020,微分方程稳定性的机器证明,基础研究博士启动基金,X98016(4)1997JX016(7),97-98,陆征一,1.0021,函数空间上的ToepIitz算子与复合算子,基础研究博士启动基金,X98017(4)X971004(2),97-98,曹广福,1．0022,模糊推理系统中属函数的影响及其调整方法,校青年基金,X98001(4)X971001,97-98,汪海波,1.0023,带有撮动位势波动方程解的Ｌ估计,博士启动基金,X98015(4)X971003,97-98,穆春来,1.00其他项目：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）24,气水井测井分析方法研究,四川石油管理局（横向）,H98036,97-98,熊华鑫,10.001996国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）1,点集拓扑若干新方向,国家自然科学基金委,J961006,1996.9-,刘应明,0.702,有限域上的不定方程和置换多项式,国家自然科学基金委,J961002,1996-,孙琦,0.403,多传感器数据融合的最优化精确解及相应的随即递推算法,国家科学基金,J98054,96-99,朱允民,4.50 4,非线性双曲型守恒律的张驰现象和德尔塔波Deta的研究,国家自然科学基金,19571057,96-98,李才中, 5,狄里克菜特征关于有理由数据的完整和应用,国家自然科学基金,J971002（3）J961006（5）,96-98,刘春雷,3.006,子流形的几个问题的研究,国家自然科学基金,J971003（3）J961007（5）,96-98,赵国松,6.507,删失数据回归分析的若干问题,国家自然科学基金,J971004（3）J961008（5）,96-98,秦更生,3.40 8,代数表示论与李代数的有机联系,国家自然科学基金,J971006（3）,96-98,彭联刚,5.509,无穷维动力系统有界解分技,国家自然科学基金,J971008（3）,96-98,张伟年,5.00序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）10,无穷维动力系统及其计算机处理,博士后基金,J961002,96-97,,0.50国际合作序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费11,有限域上的不定方程和置换多项式,基金国际合作,J96I002,96-,孙琦,0.4012,点集拓扑若干新生方向,基金国际合作,J961006,96.9-,刘应明,0.7013,大基数及其相关问题,基金国际合作,J961005,96.6-,张树果,0.701995年国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）1,分布参数系统边界反债控制鲁棒稳定化问题,国家科学基金,J961001,95-97,黄发伦,2.002,夸克蜕定试,国家自然科学基金委,J961002,95-97,巫光汉,2.00省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）3,半参数模型和最小束乘理论及应用,教委回国人员基金,B97102（3）J961002（5）J98014（4）,95-97,李竹渝,3.004,有界对称域上的Toplitzc-C代数, 教委博士点基金9561017,B97108（3）B98008（4）J961015（5）,95-97,孙顺华,3.005,代数表示论与Kac-liodyLle代数及量子群,教委回国人员基金,J961002,95-96,彭联刚,3.00序号,项目名称,任务来源,编号,起止,负责人,总经费（万）6,三维流形的不变量,博士后基金,J961001（5）B97101（3）B98011（4）,95-97,韩友发,0.5 7,变分不等式和相补问题的机动研究,校青年基金,X961013（5）X971002（3）,95-96,黄南京,0.508,板壳问题的组合稳定化有限元方法及理论研究,校青年基金,X961014（5）X971002（3）,95-96,胡兵,0.509,无穷维动力系统及其计算机处理,博士后基金,J961002（5）B98012（4）,95-97,周盛凡,0.50 10,多元置换多项式,博士启动费,X971001,95-96,张起帆,1.001994年重点项目（国家和省部级）：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人或高级人员,总经费（万）1,点集拓朴的几个新方向,国家重点基金,J98006（4）J96002（5）J971001（3）,94-98,刘应明,16.00国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,大基数及相关问题的研究,国家科学基金,J961005,94-96,张树果,2.203,极大极小不等式变分不等式和相补问题理论及应用研究,国家科学基金,J961003,94-96,张石生,2.00 4,不定方程及应用,国家科学基金,J961004,94-96,孙琦,2.00省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）5,剩余类环Z/p\z上的技术,教委博士点基金,B97701（3）B98001（4）B961008（5）,94-97,孙琦,2.56,非线性动力系统的无穷维性态,省青科基金办,U971001,94-96,张伟年,2.807,几类主要无限维拓扑流形的分类,教委优秀青年基金,J961001,94-96,滕辉,3.00市校级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）8,不适定的问题和反问题的样条函数解法,校青年基金,X961002,94-96,向朝进,0.609,非线性增生型映象方程研究中的一些问题,校青年基金,X961001,94-96,陈玉清,0.6010,Sn-i上某些Toeplitz算子及其本质谱的若干问题,博士启动费,,94-96,武洋,0.6011,例摆的模糊控制试验研究,校重点基金,X961001,94-95,李中夫,1.001993年国家基金：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）1,与倾斜理论相关的代数表示问题,国家自然科学基金委（青年基金）,19201024,93-95,彭联刚,1.30省部级：序号,项目名称,任务来源,编号,起止年月,负责人,总经费（万）2,格上拓扑学点式处理,教委博士点基金,B961001,93-95,刘应明,3.00。

BP神经网络在地基土压缩指数预测中的应用

BP神经网络在地基土压缩指数预测中的应用蒋建平;章杨松;阎长虹;高广运【摘要】为了寻求基于多个常规物理参数间接得到土变形参数的途径,根据几个实际工程中的土工试验数据,利用BP神经网络方法对土压缩指数进行预测.选取土塑性指数、含水量、孔隙比、密度这4个常规物理参数作为影响土压缩指数的主要因素,得出土压缩指数的BP神经网络预测模型.结果表明:训练BP神经网络时,49组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络拟合值与实测值的相对误差为-3.513 938 0%～1.570 422 5%,相对误差绝对值的平均值为0.915 48%;10组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络预测值与实测值的相对误差为 -1.805 521 0%～6.012 417 3%,相对误差绝对值的平均值为3.329 40%.可见,本文建立的基于4个物理参数的土压缩指数BP神经网络预测模型是可行的.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(041)002【总页数】6页(P722-727)【关键词】土压缩指数;BP神经网络;预测;常规物理参数【作者】蒋建平;章杨松;阎长虹;高广运【作者单位】上海海事大学,海洋环境与工程学院,上海,201306;南京理工大学,土木工程系,江苏,南京,210094;南京大学,地球科学系,江苏,南京,210093;同济大学,土木及地下工程教育部重点实验室,上海,200092【正文语种】中文【中图分类】TU411地基岩土变形参数是岩土工程中的重要指标，也是研究的热点问题之一[1-3]。

土压缩指数是表征土体压缩性的重要变形参数，一般通过室内侧限压缩试验获得[4-6]。

由于土压缩指数的试验费时费力，可考虑寻求间接方法。

土的压缩性能是土体本身的物理特性所致，它与土的物理参数间应该存在一定的相关关系[4, 7-10]。

如缪林昌等[4]在研究江苏海相软土压缩特性时发现软土压缩指数与含水量成正比。

土的一些常规物理参数的试验相对来说比土压缩指数的试验简单得多，因此，可利用土压缩指数与物理参数的相关关系，由多个常规物理参数来间接得到土的压缩指数。

优选多地震属性线性回归方法在预测煤层厚度中的应用

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２ —７９４０．２０１４．０５．００６
优选多地震属性线性回归方法在预测煤层厚度中的应用
王建军
（中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院，河北涿州０７２７５０）
意义，可以利用钻探、测井、地震等不同资料进
ＣｏａｌＳｅａｍＴｈｉｃｋｎｅｓｓ
ＷａｎｇＪｉａｎｊａｎ
（ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＰｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣＮＡＣＧ，ＺｈｕｏｚｈｏｕＨｅｂｅｉ０７２７５０，Ｃｈｉｎａ）
１引言
煤层厚度预测对煤矿的开采和安全有重要
理反演方法、调谐厚度法和ＢＰ人工神经网络法
等卜。优选多地震属性线性回归方法是一种综合利用钻孔资料和地震资料共同预测煤层厚度的方法。本文介绍了优选多地震属性线性回
摘要：采用相关性回归分析和聚类分析优选出三种地震属性：瞬时频率算术平均值、总振幅、总能量。应
用线性回归方法建立了瞬时频率算术平均值、总振幅、总能量和煤层厚度之间的回归模型。通过对三元三次

人工神经网络在岩性识别中的应用研讨

人工神经网络在岩性识别中的应用研讨摘要：岩性识别是复杂岩性油气藏储层评价的一个重要环节，针对常规测井交会图法识别岩性时常存在多解性和不确定性，岩性识别效果不理想等问题。

本文系统分析和总结了近年来快速发展的人工神经网络技术在测井岩性识别中的应用，以期为岩性识别的准确预测提供一定的参考。

关键词：人工神经网络;深度信念网络;随机森林法、支持向量机;岩性识别测井岩性识别是复杂岩性油气藏储层评价和预测的重要工作之一。

传统的岩性识别方法有岩屑录井法、钻井取心法、常规交会图法等。

直接对岩心进行实验测量是最准确的岩性识别方法，但需要耗费巨大的时间和金钱成本，且钻井取心难以做到对油田中测井剖面地层的完整描述，在实际生产应用中往往受到一定限制。

测井曲线是地层沉积特征的反应，包含着丰富的地质储层信息，如何快速、高校的利用测井资料进行地层岩性信息的获取越来越受到研究人员的关注。

1 人工神经网络人工神经网络是对生物神经网络的一种模拟和近似，是由大量神经元通过相互连接而构成的自适应非线性动态网络系统。

作为一个十余年来快速发展的领域，受到了越来越多研究者的重视，它在特征提取和建模上都有着较传统方法明显的优势。

利用大量的数据训练模型，以学习复杂而有效的信息。

不仅可以学习特征之间的关联，还能自动地从简单特征中提取更加复杂的特征，从而解决复杂的非线性问题。

它有效解决了以前人工智能中难以解决的一些关键问题，且在目标检测、自动驾驶、自然语言处理、语音识别等领域成功应用，并且也成为地球科学特别是油气地球物理勘探领域的一个非常吸引人的新技术。

近年来，无论国内还是国外，随着深度学习逐渐崛起，围绕深度神经网络的研究越来越多。

很多学者进行了深入研究，提出了一些人工神经网络方法进行测井岩性识别。

2 人工神经网络与岩性识别2.1 随机森林随机森林法（Random Forests，RBF）于2001年由Breiman提出，并随之成为数据挖掘领域中的重要一员，可用于分类和回归分析。

基于智能算法的地质勘探优化模型研究

基于智能算法的地质勘探优化模型研究随着科技的发展，智能算法越来越应用于地质勘探的优化模型中。

这种算法能够自动学习并做出预测，大大提高了勘探效率，降低了勘探成本。

本文将探讨基于智能算法的地质勘探优化模型研究。

一、智能算法的概念智能算法是指能够模拟人类智能思维过程，通过学习和适应不断优化算法，并能够解决一些“难题”的算法方法。

智能算法包括神经网络算法、进化算法、遗传算法等多种算法。

这些算法能够了解多样化的数据和习惯性的规律，同时进行数据处理、分析和推导。

二、智能算法在地质勘探中的应用(1)储层识别油气储层识别是重点勘探领域之一。

传统的储层识别方法需要大量的人工参与，费时费力且准确率不高。

利用智能算法进行储层识别可以大幅降低人工参与并提高识别准确率。

(2)油相预测油相预测是油气勘探中的核心问题。

油藏中油相的组成和分布情况对采油方案和勘探效果产生很大影响。

采用智能算法对油相进行预测，不仅省去了复杂的计算过程，还可以在时间和效果上进行优化。

(3)勘探投资的管理勘探投资是一个风险大、投入大的产业。

利用智能算法进行投资管理，能够在风险控制上进行优化，预测油价变化、预测勘探效果等，减少投入，获得更优的效益。

三、基于智能算法的地质勘探优化模型的研究基于智能算法的地质勘探优化模型的研究，需要依托大量的地质数据和算法模型，建立多维度的勘探模型。

(1)大规模数据集的处理地质勘探中涉及到大量数据，包括地质数据、地球物理数据、测井数据等。

然而，这些数据处理十分复杂。

利用智能算法对大规模数据进行分析，能够更快地找到数据之间的联系，准确地抽象出数据模型，提高勘探工作的效率。

(2)算法模型的建立算法模型的建立是建立勘探模型的关键步骤。

数学模型是智能算法的核心。

能否高效、准确地利用大量数据来建立数学模型，是影响模型能否得到优化的关键。

(3)实现算法的优化算法优化是指通过对算法运行过程的优化，最终达到提高算法性能、加速算法执行速度的目的。

吉林大学2014年下半年授予博士学位人员名单

2007311030 2011311036 2009311030 2011311012 2011311031 2007311010 2008321015 2011931001 2011931021 2010931038 2011931027 2010321014 2010321018 2011321015 2010931025 2011931006 2011931026 2011931005 2011931012 5201098101 2011331063 2011331026 2011331120 2010331127 2011331102 2011331127 2011951022 2011951024 2011951018 2011331023 2011331037 2011951021 2010951030 2009951017 2011951013 2011331099 2011331042 2011331038 2011331054 2010331096 2010331139 2011331011 2009331003 2011611019 2010611004 2011611017 2010611028
张树功高文杰李勇 *从福仲吴柏生闫广武吕品胡湛胡湛金明星崔启良许大鹏郑以松贺天民王欣崔田高春晓李红东崔田张宗弢裘式纶裘式纶于爱民宋大千林英杰柏旭张红星李菲吴玉清杨文胜贾明君张红星吴玉清任爱民张红星汤钧田文晶崔占臣关绍巍沈家骢姜振华邹海峰陈春海孙丰月孙丰月张梅生薛林福
李洁张旭李建华彭诚信于莹王彦明冯彦君王彦明王彦明吕岩峰那力张贤明 *杨海蛟刘雪莲黄凤志董才生张金荣邴正崔月琴韩喜平韩喜平宋连胜韩广富赵海月赵海月吕明臣吕明臣李守奎王树海沈文凡张福贵王学谦尹允镇宿久高杨冬傅景川尹允镇杨军杨军程妮娜李书源刘会军李书源朱泓纪友清史少云李永海

人工神经网络复合压裂选井选层中的应用

到更好的效果。
关键词：经网络；井选层；神选复合压裂中图分类号：３７文献标识码：文章编号：Ｏ４５１（Ｏ７０一Ｏ５ —０ＴＥ５Ｂ１０— ７６２０）９０３３
１整体思路
播的反复交替构成的网络的记忆训练过程；网络的全 ④ 局误差趋向极小值的学习收敛过程。
明显的压裂施工参数在新井新层模型中未被采用。在选取参数后，收集１０多口新井、０多口新层压０６裂井的压裂数据资料及其测井资料数据等，然后利用人工智能系统软件，通过相关分析方法对所收集资料进行分析，计算出以下各参数与压裂效果之间的相关系数
一
输出层隐节点层
输入层
图１Ｂ —Ｐ网络模型结构
１２Ｂ． —Ｐ网络学习训练过程
（）１置各权值和阈值的初始值Ｗ０、ｉ）（）ｅ０为小的（非零随机数。（）载训练用的学习样本：２加输人向量Ｘ。ｐ１２ … ，）目标输出Ｄ（一１（－，，Ｐ和ｐＰ，
维普资讯
５４
的Ｔ；ｌ值
西部探矿工程
２０年第９０７期
动量因子，它决定过去权值的变化对目前权值变化的影响。（）Ｐ每经历１Ｐ值后，别指标是否满足精６当～判度要求，文取Ｅ￡其中：本 ≤ （Ｅ一 ∑ Ｅ，ｐ ∑ （一ｐＥ一Ｔ西
值；Ｋ —ｊ — 节点所在层上一层的节点号。

野外地震勘探中的震源分析

关键词地震勘探蝣药爱源可拉震源气抢震潭信号质量
地震勘探从上世纪二十年代赵已经成为油气勘探的最皇要。段，－
怎么提高地震信号的分辨率，捉商信噪比，是现在地震勘拇的重点。本文总结了现阶段野外地震勘探震源的儿砷常见类型，分析各种震源的优缺点，以及怎样合理的应用各种震源提高地震采筻数撕精度，
及其与炸药物理性质、数量、蒯围介质物理住螗的关系，￡前这方面ｊ的研究还不够。尽管如此，现有的理论研亢嗣太嚣啦实验。究及生产研经验仍然形成了一些重要关系式。根据前苏联学者保列斯夫的实验知．粉痒带的体移文定彳炸，｛
及炸药蟒速的选取。炸西髑国介顷有两种祸合关系，鲫几何耦合和ｍ抗耦龠Ｊ．糟台齄指药包与周介的接触程度，药包与井壁完Ｌ￣ｋ全接触Ｈ耦，完全屉触叫耦台。不塌合或粕合不好会他炸药在井中堪作时；中击渡能量受到饭大损失，在岩体中它激发的爆炸鹿力波的强眨也会降。在实际跑霞Ｔ作中，药包与井蹙之阀多少全有… 点空隙，在井孛注水或灌满泥浆，以改善他们的揣含笑系。
懿符比理想曲粜．
大体形成粉辟带、破坏带和有砂坏作用的振动带这三个区带，在震动带之外屉弹性震动区地震勘掾）ｘ它ｔ４
ห้องสมุดไป่ตู้
另一卜影响炸药：扳好坏比较天撼的因素是：ｒ葑与岩石的耦台以
产生的弹性波感兴趣，关心所产生的性波的渡形、能量．撅率成分
系，钉如Ｆｉ驼公式．
脉宽度：－。．
馕炸频宽：八ｆ－ｔ＇ｃ

海洋科学专业《地震勘探原理》课程教学改革探索

业基本知识和技能遥地震勘探是用地震波的基本理论来研究地球深部
结构尧勘探矿产资源尧了解近地表地质结构的一门交叉应用科学遥地震勘探的基本原理是通过人工激发所产生的地震波在地壳内传播袁当遇到岩层的分界面时可以产生反射尧折射等物理现象袁利用地震仪在地面将反射及折射的地震波接收并记录下来袁经过分析和研究波的传播路程和旅行时间袁推算发生弹性波反射或折射的岩层分界面的埋藏深度和形状等要素袁从而认识地下地质构造袁寻找油气圈闭等[1-2]遥
Science & Technology Vision
科技视界
海洋科学专业《地震勘探原理》课程教学改革探索
谢辉石红才蒲晓强渊广东海洋大学海洋与气象学院袁广东湛江 524088 冤
揖摘要铱叶地震勘探原理曳是广东海洋大学海洋科学渊海洋地质方向冤专业的专业限选课袁理论性强袁内容抽象袁公式繁多袁学习难度大遥如何在有限的学时里让学生掌握本门课程的精髓是所有任课教师的第一要务遥近年来袁笔者对该课程的教学内容尧教学手段以及考核制度等方面进行了一些改革和探索袁取得了良好的教学效果袁受到了广泛的好评遥
Teaching Reform of the Principle of Seismic Exploration in the Marine Science Major XIE Hui SHI Hong - cai PU Xiao - qiang
( College of Ocean and Meteorology , Guangdong Ocean University , Zhanjiang Guangdong 524088 , China ) 揖Abstract铱The Principle of Seismic Exploration is a professional limit in the Marine Science major of the Guangdong Ocean University . This course is too thh too many formulas . It is hard to learn . It is a key problem for teachers that how to let the students master the main contents in a limited period . In recent years , the authors have reformed the teaching contents , teaching skills , feedback system and so on . We get better results in teaching . 揖Key words铱Marine Science ; The Principle of Seismic Exploration ; Teaching Reform

钻速及井斜的ANFIS模型与多元回归模型比较评价

对钻速来讲，鲍戈因一杨格多元钻速回归模型口应用广泛，并且得到了诸多验证，但是该模型计算烦琐，先决条件较多；对井斜来讲，与各参数之间的规
律还不被人们完全了解，目前国内外也未见成熟的模型。
ｂｏｕｔｒｏｃｋｄｒｉｌｌａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｕｌｕｓ，ｄｒｉｌｌｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅ，ｒｏ — ｔａｒｙｓｐｅｅｄ，ｆｌｏｗｒａｔｅａｎｄｄｅｐｔｈａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｖａｒｉａ —
好。
０引言
在竖井钻井过程中，要求在保证井斜不大于规定值的前提下，优化工艺参数，尽可能地提高钻进速度。因此，需建立钻速及井斜与各钻井参数间的关
系模型。
关键词：ＡＮＦＩＳ；多元回归；钻速ｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ２３００２６，Ｃｈｉｎａ；
斜预测，结果表明，２种方法所建立的模型对钻速和
井斜的预测结果与实际值均比较吻合，模拟效果较
好，但多元回归模型对钻速预测比ＡＮＦＩＳ模型效

利用人工神经网络自动拾取地震记录初至

利用人工神经网络自动拾取地震记录初至
庄东海;肖春燕
【期刊名称】《石油地球物理勘探》
【年(卷),期】1994(029)005
【摘要】地震记录初至的拾取可作为一个模式识别过程而引和神经网络理论进行分析。

本文将一个三层感知器成功地用于地震记录初至拾取。

神经网络训练采用误差反向传播算法，其中学习率在学习过程中随着输出节点的误差自动调节，隐层节点在学习过程中可以自动增加，从而加快了训练的速度；同时，也为克服网络陷入局部极小起到一定作用。

该法采用了地震峰值，均方根振幅比，信噪比，前后峰值差等五个特征量进行选择。

训练后的网络对不同探区的地
【总页数】6页(P659-664)
【作者】庄东海;肖春燕
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P631.424
【相关文献】
1.可控震源地震记录初至拾取方法研究 [J], 潘树林;高磊;陈辉;陈光明;李轩波
2.几种初至自动拾取算法在地震波法隧道超前探测中的对比分析 [J], 王伟; 高星; 刘孝卫
3.几种初至自动拾取算法在地震波法隧道超前探测中的对比分析 [J], 王伟; 高星; 刘孝卫
4.低信噪比地震资料初至自动拾取技术 [J], 蔡存军;毛锐强;彭志文;万应明;王龙;马永建
5.基于混合网络U-SegNet的地震初至自动拾取 [J], 陈德武;杨午阳;魏新建;李海山;常德宽;李冬
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主动源勘探中震源编码与解码方法

主动源勘探中震源编码与解码方法唐杰;肖广锐;方兵【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】According to the repeatability and controllability of artificial active source, encoding seismic source can be used effectively to improve the capability of artificial source exploration depth and detection distance. In this paper, the authors studied the encoding and decoding method of active seismic source exploration, and mainly did the following work:①the analysis of the basic principles of en-coding seismic source. The coded method can increase the range of the target and reduce side-lobe energy with correlation;②the study of three source encoding methods, and make the comparison. The authors have designed coded source which can be fired repeatedly in different time intervals with different energies, and coded seismic source can reduce autocorrelation side-lobes. Signals can be detected with better sensitivity in the time interval after the first autocorrelation peak and before the first periodic side-lobe;③ the study of the principle of iterative correlation method for decoding. The encoding method can significantly improve the seismic exploration capability. It is proved that researchers can obtain a large detection range and high resolution using encoding method with small energy source.%依据人工主动震源的可控性，引入通讯中的编码原理，采用震源编码技术能够有效提高小当量人工震源的探测深度和信号接收距离。

地震相智能识别研究进展

地震相智能识别研究进展
马江涛;刘洋;张浩然
【期刊名称】《石油物探》
【年(卷),期】2022(61)2
【摘要】地震相是沉积相在地震剖面上的反映,能为地下资源尤其是油气资源的勘探开发提供有效依据。

近年来随着人工智能的快速发展和油气人工智能的有力推进,国内外学者提出了多种地震相智能识别的方法。

对地震相智能识别方法进行了归纳总结,将其归纳为无监督学习、监督学习和半监督学习3类,并详细介绍了这3类方法的原理、应用现状及其优缺点。

无监督学习利用没有标签的地震数据进行学习聚类,从而实现地震相的自动识别,具有简单易操作的特点。

监督学习主要利用标签数据反馈学习,通过学习不断接近标签,从而使得该方法在地震相识别中具有更高的精度。

半监督学习在地震数据标签不足的情况下,利用合成伪标签等方式进行学习,但伪标签中存在的误差会降低该方法的精度。

最后以神经网络地震相识别为例,对地震相智能识别技术进行了展望。

【总页数】14页(P262-275)
【关键词】人工智能;无监督学习;监督学习;半监督学习;地震相识别
【作者】马江涛;刘洋;张浩然
【作者单位】中国石油大学(北京)人工智能学院;中国石油大学(北京)克拉玛依校区石油学院;中国石油大学(北京)地球物理学院
【正文语种】中文
【中图分类】P631
【相关文献】
1.长岭断陷A地区登娄库组辫状河沉积的地震相精细识别与沉积微相
2.利用人工神经网络理论对地震信号及地震震相进行识别
3.局限台地相碳酸盐岩薄储层地震识别技术
4.基于改进深度学习方法的地震相智能识别
5.利用地震几何属性和自组织神经网络进行地震相的自动识别
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地震勘探的新境界——多波勘探

地震勘探的新境界——多波勘探
里宏亮;赵德斌;赵鸿儒
【期刊名称】《地球物理学进展》
【年(卷),期】1990(0)2
【摘要】现行的地震勘探主要是用纵波进行的,其它波种没有得到充分的利用,甚至被当作干扰波加以压制,这大大阻碍了地震勘探的能力和精度的提高,因此发展多波勘探已是当务之急. 本文综述了近几年来国内外有关多波勘探研究的内容,针对需要利用地震方法解决的地质问题,提出了一种新的多波勘探的基本思想,并对如何利用现有的条件开展这方面的研究工作提出了建议.
【总页数】8页(P1-8)
【关键词】多波;地震勘探;地震方法;震相分析;转换波;干扰波;横波分裂;勘探研究;折射波;纵波法
【作者】里宏亮;赵德斌;赵鸿儒
【作者单位】大庆物探公司研究所;大庆石油学院勘探系;北京大学地球物理系【正文语种】中文
【中图分类】P3
【相关文献】
1.金属矿地震勘探技术方法研究综述——散射波地震勘探方法 [J], 勾丽敏;刘学伟;雷鹏;刘士军
2.地震勘探中多次反射折射波的影响分析及应对措施——以滕县煤田某煤矿地震勘
探为例 [J], 曾爱平;孙立新;杜贤军
3.煤田地震勘探的新方法——槽波地震勘探 [J], 孙瑞霞;张雯霁
4.石油勘探中多波地震勘探技术的应用 [J], 李天意;亢品
5.石油勘探中多波地震勘探技术的应用 [J], 张立标
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利用多元地震属性预测测井特性

利用多元地震属性预测测井特性石双虎;何樵登;滕吉文;高建荣;湛邵斌;苏茂鑫【期刊名称】《地震工程学报》【年(卷),期】2006(028)004【摘要】通过寻找井旁地震数据与测井曲线的关系,将这一关系应用到远离井的区域(只有地质数据,但无测井)来预测测井的有关特性,其方法有单属性分析和多属性分析[1].本文通过实例描述了多属性分析的特点及预测结果.从单属性回归到多属性预测、再到神经网络预测过渡时,预测能力持续提高.同时对地震属性的选择和有效性进行了讨论,将结果应用到整个二维地震剖面上,能更好地确定井以外区域的测井特性.【总页数】5页(P309-313)【作者】石双虎;何樵登;滕吉文;高建荣;湛邵斌;苏茂鑫【作者单位】吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026;吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026;吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026;中国科学院地球物理研究所,北京,100029;吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026;吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026;吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026【正文语种】中文【中图分类】P631.8+15【相关文献】1.用改进的BP神经网络由地震属性预测测井特性 [J], 周竹生;姚胜利;陈灵君;张赛民2.利用测井信息联合地震多属性反演方法预测煤层气富集区 [J], 金泽亮;薛海飞;柏冠军3.利用地震属性钻前预测井壁稳定性 [J], 吴超;陈勉;金衍4.用多属性变换由地震数据预测测井特性 [J], 于宝利;刘新利5.径向基础函数神经网络在地震属性预测测井特性中的应用 [J], 津强（摘译）因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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211 计算公式的建立
通过对这些地质要素的综合分析 ,地质家比较有把握地给出了这 30 个圈闭中前 27 个圈闭的勘探价值 (1
为高 ,2 为低) 。利用这 27 个圈闭的资料 (表 1) ,采用多元回归分析法求出勘探价值 ( y) 与 14 个地质要素 ( x 1 , x 2 , …, x 14) 的关系式为
关键词 :勘探目标 ;优选 ;人工神经网络 ;多元回归分析 ;库车坳陷 ;应用效果中图分类号 : TE11213 文献标识码 : A
20 世纪 80 年代后期世界各大石油公司逐渐建立起较为统一的油气勘探目标评价系统 ,这一系统的建立对各石油公司提高勘探效益起到了积极的作用。西方一般将勘探目标划分为盆地、成藏组合 (play) 和远景圈闭 (prospect) 三级 ;而国内则通常划分为盆地、区带 (二级构造带) 、圈闭三级。由于盆地目标的评价通常采用盆地模拟技术 ,因而目标评价一般特指区带Ο圈闭评价[1 ,2 ] 。各大石油公司拥有自己的一套目标评价系统 ,故国际上无其商品软件。限于篇幅 ,本文只讨论人工神经网络和多元回归分析联合应用的新方法。
111 多元回归分析法[5 ]
欲求的表达式是 x j ( j = 1 ,2 , …, m ) 的线性组合再加上一个常数项 ,即
G ( x ) = b0 + b1 x 1 + b2 x 2 + … + bm x m
(2)
其中 n > m 。
所以 ,通过多元回归分析法求出的公式是如下的“显示”表达式
y = b0 + b1 x 1 + b2 x 2 + … + bm x m
1 新评价方法的基本原理
从优选出有利含油气区带进行圈闭评价准备开始 ,到钻预探井发现商业性油气流并计算储量 ,这样的勘探阶段就是圈闭评价阶段。一般来说 ,圈闭评价系统是由圈闭参数描述、圈闭评价和圈闭数据管理三部分组成。在圈闭的地质评价中 ,应考虑生、储、盖、圈、保五大地质要素 ,可以采用风险概率分析法、多元回归分析法、模糊数学法、灰色综合评判法、加权平均法、专家系统法、人工神经网络法等技术方法[1 ,5 ] 。在一定的数据条件下 , 人工神经网络法具有明显的优势。
(11 中国石油勘探开发研究院北京 100083 ; 21 中软网络技术股份有限公司北京 100081)
摘要 :将人工神经网络法及多元回归分析法分别用于优选预测库车坳陷北带圈闭的勘探目标 ,结果发现人工神经网络法远比多元回归分析法优越。其根本原因是圈闭的优劣与其相关地质因素之间存在着一个复杂的非线性关系 ,人工神经网络法所描述的多因素关系恰是非线性的 ,而多元回归分析法只能描述线性关系。因此 ,当描述多个地质因素的复杂关系时 ,应提倡采用人工神经网络法。当然 ,多元回归分析法也具有人工神经网络所不具备的计算速度快、能较好地表达圈闭优劣与其相关地质因素之间亲疏关系的优点 ,可作为辅助应用。
分析法及人工神经网络法进行了验证。将这3个圈闭的14个地质要素值 ( 表1) ,分别代入式 ( 5) 和式 ( 6) ,就
圈闭
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 学 11 习样 12 品 13
(
已 14
知 15
)
样品
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27 预 28 测样 29 品 30
2
0151 01780 01898
2
0151 01808 01798
2
0185 01865 01798
2
0185 01808 11000
1
0145 01913 01970
2
0145 01753 01970
2
0185 01955 01898
上述两种方法都有一个相同的工作过程。第一步 ,利用 n 个已知样品求出计算公式 , 即式 (3) 或式 ( 4) ;第
二步 ,将 K 个预测样品代入式 (3) 或式 (4) ,得到预测值 y1 , y2 , …, y K 。
2 应用效果
在库车坳陷北带 Ο , (如表 1 所示) 有 30 个研究过的圈闭 ,圈闭评价的地质要素有 14 个。
1
1
2
2362 300
58
1
2
115 3150 350
42
1
2
2
3650 350
12
1
2
2
2630 150
17
1
3
2
5950 750
135
1
2
2
3970 300
28
1
2
2
4680 300
27
1
1
2
1450 700
54
1
1
3
1450 1000
74
1
2
3
1200 750
23
1
1
2
1550 1780
34
1
品有 m 个地质量 ( x 1 , x 2 , …, x m ) 的成组观察值 ( x 1 k , x 2 k , …, x mk) ,其中 k = 1 , 2 , …, K 。将这 K 个样品的观
察值分别代入表达式 y ,就分别得到地质量 y 的预测值 yk ( k = 1 ,2 , …, K) 。
Ο库车前陆盆地演化与油气资源评价. 塔里木石油勘探开发指挥部 ,北京石油勘探开发科学研究院 ,1999.
第 5 期石广仁等 :多地质因素的勘探目标优选
21
212 两种算法比较对于上述 30 个圈闭的最后 3 个圈闭 ,地质家虽然给出了勘探价值 ,但把握性不够强 ,故分别采用多元回归
作者简介 :石广仁 ,男 ,1940 年 2 月生 ,1963 年毕业于西安交通大学 ,现为中国石油勘探开发研究院博士生导师。
20
石油学报 2002 年第 23 卷
其中 i = 1 ,2 , …, n 。试求一个表达式 y = G ( x 1 , x 2 , …, x m ) ,使下式得到极
2
0145 01693 11000
2
0145 01753 11000
1
0145 11000 01868
1
0145 11000 11000
2
0175 01865 11000
1
0145 01888 01970
2
0151 01808 01882
2
0151 01828 01882
在库车坳陷北带 30 个圈闭目标勘探研究中 ,27 个圈闭的 14 个地质要素及综合评价结果均已知 ,另外 3 个圈闭的 14 个地质要素虽已知 ,但综合评价结果的把握性不够。我们的任务是通过计算机模拟确定这 3 个圈闭的综合评价结果。模拟结果显示 :28 号圈闭的勘探价值较高 (最近已发现工业气流) ,29 、30 号圈闭的勘探价值较低 (尚未发现工业气流) 。模拟结果又表明 ,采用人工神经网络法 ,不仅拟合误差为零 ,而且预测误差也为零 ;而采用多元回归分析法 ,不仅拟合误差大 ,而且预测误差更大。然而 ,多元回归分析法具有能表达圈闭优劣与其相关地质因素之间亲疏关系的优点。因此 ,对复杂的多元地质要素进行综合评价 ,应主要采用能表达非线性关系的人工神经网络法 ,也须配以多元回归分析法作为辅助应用。由于构造运动比较剧烈 ,库车坳陷北带的地质条件要比南带更加复杂[3 ,4 ] 。所以 ,在如此复杂的地质条件下研究库车坳陷北带的圈闭评价具有挑战性 , 而采用人工神经网络与多元回归来评价圈闭质量则是一个新的尝试。
(3)
式中 b0 , b1 , b2 , …, bm 可通过误差极小化原理求出。
112 人工神经网络法[5 ]
所用的已知参数与多元回归分析法完全相同。通过人工神经网络法求出的公式是如下的“隐含”表达式 :
y = A N N ( x 1 , x 2 , …, x m )
(4)
式中 A N N 是一个非线性函数。这个函数不能用通常的数学公式表示 ,故称为“知识库”。
表 1 库车坳陷北带圈闭评价参数 Table 1 The parameters for trap evaluation at the Northern Kuqa Depression
x1
x2
x3
构造圈闭
单元类型目的层
x4
x5
圈闭埋圈闭幅
深 (m) 度 (m)
x6 圈闭面积 ( km2)
假设有 n个样品 , 每个样品含有 m + 1个地质量 ( x 1 , x 2 , …, x m , y) 的成组观察值 ( x 1 i , x 2 i , …, x mi , yi ) ,
基金项目 :中国石油天然气集团公司“九五”科技攻关项目“石油勘探开发应用软件系统集成及石油数据库系统”( G95Ο71Ο5M) 子课题部分成果。
采用了 B P 模型[5 ] ,输入层节点 14 个 ,输出层节点 1 个 ,隐层节点 29 个 ;输出层和隐层的网络学习率均为
016 ;迭代次数为 14000 。计算结果是一个隐含的非线性关系式 (即所谓的“知识库”) :
y = A N N ( x 1 , x 2 , …, x 14)
(6)
式 (6) 的网络全局误差为 0100135 。从表 1 可见 ,拟合误差为 0 。
2
0151 01975 11000
2
0151 01818 01898
2
0145 01895 01940

一元线性回归分析法