[发明专利]基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法在审
| 申请号： | 201810855341.5 | 申请日： | 2018-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN109002927A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 赫俊民;张益政;刘昶;隋国华;李玲;盛庆博;高珊珊;王兴谋 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南日新专利代理事务所 37224 | 代理人： | 崔晓艳 |
| 地址： | 257000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法，该基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法包括：步骤1，获取递归神经网络的基础数据；步骤2，将基础数据进行预处理，得到初步处理的基础数据；步骤3，利用基础数据之间的内在联系，产生递归神经网络建模需要的集成化数据；步骤4，通过上述数据作为递归神经网络的训练数据，得到可供预测的递归神经网络模型；步骤5，在递归神经网络模型中输入预测年度基础数据，产生预测输出。该基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法摒弃传统的人为设计预测方程的弊端，利用计算机从大量的历史数据中学习出最适合于该储量数据的预测模型，实现对于油田勘探储量的精确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 递归神经网络 基础数据 油田勘探 预测 储量 预处理 初步处理 历史数据 内在联系 人为设计 输入预测 训练数据 预测模型 传统的 集成化 建模 输出 计算机 学习 | ||
【主权项】：
1.基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法，其特征在于，该基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法包括：步骤1，获取递归神经网络的基础数据；步骤2，将基础数据进行预处理，得到初步处理的基础数据；步骤3，利用基础数据之间的内在联系，产生递归神经网络建模需要的集成化数据；步骤4，通过上述数据作为递归神经网络的训练数据，得到可供预测的递归神经网络模型；步骤5，在递归神经网络模型中输入预测年度基础数据，产生预测输出。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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