量子衍生布谷鸟优化的脊波过程神经网络TOC预测方法

"该研究提出了一种基于量子衍生布谷鸟算法的连续脊波过程神经网络模型，用于提高总有机碳含量(TOC)的预测精度。该模型利用脊波函数处理测井曲线的时变和奇异特性，并采用正交基展开的梯度下降法进行训练。同时，通过量子衍生布谷鸟算法优化模型参数，以增强训练收敛性。实验结果显示，该方法在TOC预测上的表现优于其他过程神经网络，提高了7%的预测准确率。" 正文： 在地质勘探和油气藏评价中，总有机碳含量(TOC)的精确预测对于评估储层的质量和潜在的油气储量至关重要。传统的预测方法往往受到测井数据复杂性和非线性特征的影响，导致预测精度不足。为了克服这些问题，研究者们提出了基于脊波过程神经网络的新方法。 脊波函数，也称为小波函数，是一种能够有效捕捉信号局部特性和时间变化的数学工具。在本研究中，脊波函数被用作过程神经元的激励函数，它能够适应测井曲线的时变和奇异特性，从而提供更精确的数据表示。这种连续脊波过程神经元网络设计的目标是更好地模拟地层中的物理过程，提高模型的预测能力。 在模型训练阶段，研究人员采用了基于正交基展开的梯度下降法。这种方法通过将复杂的函数分解为一组简单的正交基函数，使得模型参数的优化变得更加高效。然而，仅凭梯度下降法可能无法达到最优解，因此引入了量子衍生布谷鸟算法来进一步优化模型参数。量子衍生布谷鸟算法是一种结合了量子力学概念和布谷鸟搜索算法的全局优化方法，它模拟了莱维飞行在Bloch球面上的轨迹，以探索更广阔的解决方案空间，从而提高模型的训练收敛速度。 在实际应用中，为了选择对TOC预测最敏感的测井曲线作为模型输入特征，研究人员进行了相关性分析。通过分析不同测井曲线与TOC之间的关联程度，挑选出最具预测价值的数据，这有助于提升模型的预测精度。 实验结果表明，提出的基于量子衍生布谷鸟的脊波过程神经网络模型在TOC预测上表现出显著的优势。与传统过程神经网络相比，其预测精度提升了7%，这证明了该方法在处理地质数据复杂性方面的优越性能。这一成果不仅为TOC预测提供了新的技术途径，也为其他类似非线性问题的解决提供了有价值的参考。 总结来说，这项研究通过创新地结合脊波函数、量子衍生布谷鸟算法和过程神经网络，开发出一种能够有效应对测井数据复杂性的TOC预测模型。这种模型有望成为地质勘探领域的一个重要工具，提高预测的准确性和效率，从而更好地支持油气资源的开发决策。