BFO-BP神经网络提升地震储层预测精度

本文主要探讨了在地震属性优选对于提升储层预测精度的重要性背景下，如何结合BFO（Bacterial Foraging Optimization）细菌觅食优化算法与BP（Back Propagation）神经网络算法的优势来改进储层预测模型。传统的BP神经网络由于其收敛速度慢且容易陷入局部最优问题，这限制了其在复杂地质环境下的预测能力。BFO算法作为一种群体智能优化方法，它具备并行全局搜索的特点，能够有效避免局部最优陷阱，提供更广泛的搜索空间。 为了克服这些问题，作者提出了一个混合型BFO-BP神经网络模型。这种混合模型融合了BFO算法的全局优化特性，通过其强大的搜索能力和BP神经网络的非线性拟合能力，共同优化储层厚度预测。BFO算法负责全局搜索，寻找最佳的网络权重和结构，而BP神经网络则负责根据找到的参数进行训练和学习，以适应实际的地震数据特征。通过这种方式，BFO-BP神经网络能够提高预测精度，尤其是在处理高维度和复杂地质条件下的储层预测任务。 本文的核心研究内容包括：首先，对地震属性进行深入分析和选择，这是提高预测准确性的关键；其次，介绍BFO算法的基本原理和应用策略；接着，详细介绍混合型BFO-BP神经网络的设计与实现步骤；最后，通过实际案例展示了该模型在储层厚度预测中的应用效果，以及对比传统BP神经网络，验证了混合模型在精度提升方面的优势。 本文的研究为地震储层预测提供了一种新颖且有效的策略，即利用BFO算法的全局优化能力和BP神经网络的高效学习能力，有望在实际地质勘查和石油工程领域中发挥重要作用。同时，这也提示了未来在深度学习和优化算法结合的潜在研究方向，即在其他领域的预测和决策支持中寻求类似的优化策略。