[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油氣藏參數(shù)解釋方法、裝置及電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911304265.X
• 申請(qǐng)日: 2019-12-17
• 公開（公告）號(hào): CN110991079B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李道倫;查文舒;孔舫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合肥鼎盛錦業(yè)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06F119/14;G06F111/10
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王嬌嬌

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油氣藏參數(shù)解釋方法，其特征在于，包括：

接收輸入的待解釋參數(shù)和對(duì)應(yīng)的數(shù)值范圍，其中，所述待解釋參數(shù)包括地層參數(shù)和井筒參數(shù)；

在所述數(shù)值范圍內(nèi)對(duì)所述待解釋參數(shù)進(jìn)行抽樣，得到一個(gè)試算算例，所述試算算例包括所述待解釋參數(shù)的一組參數(shù)值；

將所述試算算例分別輸入預(yù)先完成訓(xùn)練的第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的所述試算算例對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力變化數(shù)據(jù)，得到所述第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的所述試算算例對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)；

計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值，所述目標(biāo)函數(shù)值表征所述計(jì)算壓力變化數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)壓力變化數(shù)據(jù)的偏差、以及所述計(jì)算壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)之間的偏差；

比較所述目標(biāo)函數(shù)值和預(yù)設(shè)的判決閾值；

如果所述目標(biāo)函數(shù)值小于或等于所述判決閾值，則將當(dāng)前試算算例包含的參數(shù)值確定為所述待解釋參數(shù)的解釋結(jié)果；

如果所述目標(biāo)函數(shù)值大于所述判決閾值，則再次執(zhí)行在所述數(shù)值范圍內(nèi)對(duì)所述待解釋參數(shù)進(jìn)行抽樣，得到一個(gè)試算算例的步驟及后續(xù)步驟，直至得到所述待解釋參數(shù)的解釋結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，包括：

獲得第一訓(xùn)練樣本集，所述第一訓(xùn)練樣本集包括多個(gè)第一樣本算例，每個(gè)所述第一樣本算例為待解釋參數(shù)的一組參數(shù)值，每個(gè)所述第一樣本算例標(biāo)注有對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力變化數(shù)據(jù)；

利用預(yù)先構(gòu)建的第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述第一樣本算例進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述第一樣本算例對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)壓力變化數(shù)據(jù)；

依據(jù)所述第一樣本算例對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力變化數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)壓力變化數(shù)據(jù)，調(diào)整所述第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)，直至調(diào)整后的第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滿足預(yù)設(shè)收斂條件。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，包括：

獲得第二訓(xùn)練樣本集，所述第二訓(xùn)練樣本集包括多個(gè)第二樣本算例，每個(gè)所述第二樣本算例為待解釋參數(shù)的一組參數(shù)值，每個(gè)所述第二樣本算例標(biāo)注有對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)；

利用預(yù)先構(gòu)建的第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述第二樣本算例進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述第二樣本算例對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)；

依據(jù)所述第二樣本算例對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)，調(diào)整所述第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)，直至調(diào)整后的第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滿足預(yù)設(shè)收斂條件。

4.根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述在所述數(shù)值范圍內(nèi)對(duì)所述待解釋參數(shù)進(jìn)行抽樣，包括：

利用拉丁超立方抽樣算法在所述數(shù)值范圍內(nèi)對(duì)所述待解釋參數(shù)進(jìn)行抽樣。

5.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油氣藏參數(shù)解釋裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)接收單元，用于接收輸入的待解釋參數(shù)和對(duì)應(yīng)的數(shù)值范圍，其中，所述待解釋參數(shù)包括地層參數(shù)和井筒參數(shù)；

抽樣單元，用于在所述數(shù)值范圍內(nèi)對(duì)所述待解釋參數(shù)進(jìn)行抽樣，得到一個(gè)試算算例，所述試算算例包括所述待解釋參數(shù)的一組參數(shù)值；

預(yù)測(cè)單元，用于將所述試算算例分別輸入預(yù)先完成訓(xùn)練的第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述第一高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的所述試算算例對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力變化數(shù)據(jù)，得到所述第二高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的所述試算算例對(duì)應(yīng)的計(jì)算壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)；

目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算單元，用于計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值，所述目標(biāo)函數(shù)值表征所述計(jì)算壓力變化數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)壓力變化數(shù)據(jù)的偏差、以及所述計(jì)算壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)壓力導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)之間的偏差；

處理單元，用于比較所述目標(biāo)函數(shù)值和預(yù)設(shè)的判決閾值，如果所述目標(biāo)函數(shù)值小于或等于所述判決閾值，則將當(dāng)前試算算例包含的參數(shù)值確定為所述待解釋參數(shù)的解釋結(jié)果，如果所述目標(biāo)函數(shù)值大于所述判決閾值，則觸發(fā)所述抽樣單元、所述預(yù)測(cè)單元和所述目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算單元，直至得到所述待解釋參數(shù)的解釋結(jié)果。