MATLAB神经网络在油气化探中的应用研究与预测效果

本文主要探讨了基于MATLAB的神经网络模式识别技术在油气地球化学勘探中的应用。油气化探是一种经济高效的资源探测方法，通过检测地下深层油气藏泄漏的地球化学指标异常来定位资源。传统的方法依赖多元统计分析和综合叠加分析，但存在多解性问题。为解决这一挑战，作者引入了神经网络，尤其是BP神经网络，其自学习性、自适应性和非线性处理能力使其成为理想的选择。 论文首先概述了神经网络在油气勘探领域的研究进展，强调了其在地质、地球物理数据融合方面的潜力。接着，作者详细介绍了MATLAB平台上的神经网络原理，包括BP神经网络的不同改进算法，如梯度下降动量算法，以及参数设置的重要性。具体应用实例是胜利油田花沟地区，通过对43口井的化探数据进行训练，构建了一个准确的BP神经网络模型。模型成功地将840个化探样品分类预测，结果显示预测结果与地质资料高度一致，仅少量预测失败的情况不影响整体结果。 此外，文章展示了神经网络预测对于未知区域的扩展价值，特别是在二氧化碳和混合井区域，模型提供了有力的支持。通过对新区域的预测，作者证明了这种方法的有效性和实用性。论文的关键点集中在BP神经网络、模式识别、油气化探和MATLAB平台的结合，以及其在分类任务中的应用。 这篇文章提供了一种新颖而有效的油气化探分析方法，展示了MATLAB神经网络的强大功能，为油气资源的精准探测和预测开辟了新的途径。未来的研究可以进一步优化算法，提高预测精度，为油气行业的勘探工作带来更大的突破。