[发明专利]遗传算法优化神经网络进行探井试油层油气性质预测方法在审
| 申请号： | 201910902948.9 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110633868A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 赫俊民;李玲;庞遵义;隋国华;张益政;于潇;揭景荣 | 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;G06N3/12 |
| 代理公司： | 11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 100728 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了遗传算法优化神经网络进行探井试油层油气性质预测方法，使用遗传算法对BP神经网络模型的权重、偏置项和超参数进行了优化，解决了探井试油层油气水性质预测中单独使用神经网络算法预测效果不理想的问题，能快速对试油层的油气性质进行准确判断，提升了预测结果和实际试油结果的吻合率，该方法计算简单，在大数据智能预测方面有广泛的借鉴作用。 | ||
| 搜索关键词： | 油层 性质预测 探井 油气 神经网络算法 遗传算法优化 单独使用 神经网络 遗传算法 预测结果 智能预测 大数据 油气水 偏置 权重 试油 吻合 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.遗传算法优化神经网络进行探井试油层油气性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、对研究区内探井的测井曲线数据进行预处理，建立神经网络的拓扑结构，并进行遗传算法初始化；/nS2、对神经网络的迭代次数、学习率、每次取样数、激活函数进行随机初始化设置；/nS3、进行神经网络训练及网络评估，网络评估的结果满足误差要求则执行步骤S9，网络评估的结果不满足误差要求且种群为空则执行步骤S4，网络评估的结果不满足误差要求且种群不为空则执行步骤S5；/nS4、对神经网络的超参数、权重和偏置进行基因编码和解码，生成种群；/nS5、确定遗传算法中种群适应度函数，进行种群适应度遍历计算；/nS6、根据适应度选择基因个体；/nS7、遗传算法进行交叉和变异；/nS8、输出神经网络超组合，包括超参数、各个权重和偏置，然后返回步骤S4；/nS9、神经网络模型输出。/n
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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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