遗传BP神经网络：高效识别准噶尔盆地火山岩岩性

本文主要探讨了在复杂地质条件下，如准噶尔盆地西北缘中拐凸起石炭系火山岩储层，利用遗传BP神经网络进行岩性识别的方法。该地区火山岩种类繁多，包括火山熔岩、火山碎屑岩以及侵入岩，这给岩性识别带来了显著的挑战。传统的岩性识别方法由于地质构造复杂和测井参数的不确定性，往往存在较大的误差。 遗传BP神经网络作为一种结合了遗传算法的神经网络模型，通过其独特的样本学习能力，能够有效地解决这一问题。遗传算法在神经网络优化中发挥关键作用，通过模拟自然选择和遗传机制，寻找最优的神经元连接权重，使得网络能够准确地捕捉到不同岩性的特征模式。作者选择了典型井的测井参数作为训练数据，通过反复迭代，优化网络结构，最终得到了可靠的岩性识别模式。 训练得到的遗传BP神经网络在验证阶段表现良好，当输入其他已知井的测井数据时，结果显示该方法对火山岩岩性的识别具有较高的准确性和可靠性，证明了其在实际应用中的可行性。这对于火山岩油气藏的研究和开发具有重要意义，因为岩性特性直接影响储集性能、孔隙类型、裂缝发育以及油藏分布等关键参数。 本文通过实例展示了遗传BP神经网络在复杂地质条件下的岩性识别技术，为提高火山岩储层的岩性评价精度提供了有效的工具。这种方法不仅弥补了传统方法的不足，还展示了其在石油天然气行业中应用的潜力和前景。在未来的研究中，随着技术的进一步发展，这种结合了人工智能和地质学的交叉学科方法有望在油气资源勘探和开发领域发挥更大的作用。