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神经网络在天然气水合物勘探中的应用研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 08:13:53
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神经网络在天然气水合物勘探中的应用研究【摘要】:近年来,我国在南海进行了多学科多手段综合海洋地质调查研究,揭示了天然气水合物存在的证据,并于2007年5月实施深海钻探并首次获取了天

【摘要】:近年来,我国在南海进行了多学科多手段综合海洋地质调查研究,揭示了天然气水合物存在的证据,并于2007年5月实施深海钻探并首次获取了天然气水合物实物样品,研究显示我国南海天然气水合物储量达194亿立方米之多。 随着天然气水合物勘探程度的不断深入,获得的天然气水合物储层资料、岩心样品与测井数据的丰富,如何有效利用已取得的数据对天然气水合物的赋存前景进行预测,是广大海洋科技工作者急需解决的难题。 海洋天然气水合物勘探方法主要有地球化学与地球物理两大类。但无论那类方法,所涉及的水合物评价的方法、模型与公式都非常复杂,相关的参数也存在不确定性,并存在误差传递导致结果不可信等问题。而人工神经网络在模式分类、数据预测、函数拟合等方面都有强大的优势,并在石油勘探领域应用已有了许多成功运用的案例。 本论文尝试运用人工神经网络技术,在天然气水合物勘探领域选取相关的应用切入点,通过训练建立神经网络模型,利用其强大的非线性映射能力,揭示天然气水合物勘探评价中涉及的多个属性之间的非线性关系,为寻找、评价天然气水合物提供一定的方法与技术支持。 【关键词】:神经网络 天然气水合物 化探数据
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:P744.4
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-9
  • 第一章 前言9-16
  • 1.1 研究的背景与意义9-11
  • 1.2 研究现状11-14
  • 1.2.1 神经网络研究现状11-13
  • 1.2.2 神经网络在天然气水合物勘探开发中的应用13-14
  • 1.3 研究内容14-15
  • 1.4 本章小结15-16
  • 第二章 BP人工神经网络介绍16-30
  • 2.1 人工神经网络的历史16-17
  • 2.2 BP人工神经网络17-23
  • 2.2.1 BP网络神经元模型17-19
  • 2.2.2 BP神经网络结构19-21
  • 2.2.3 BP网络的学习算法21-23
  • 2.3 BP神经网络的改进与设计技巧23-29
  • 2.3.1 BP网络的不足与缺陷23-24
  • 2.3.2 BP网络的算法改进24-27
  • 2.3.3 BP网络的设计技巧27-29
  • 2.4 本章小结29-30
  • 第三章 MATLAB概述30-37
  • 3.1 MATLAB的历史30-31
  • 3.2 MATLAB的优势与特点31-33
  • 3.3 MATLAB中BP神经网络的建模应用33-36
  • 3.4 本章小结36-37
  • 第四章 天然气水合物前景预测方法37-47
  • 4.1 已有的化探方法与成果37-44
  • 4.1.1 地球化学勘探方法37-41
  • 4.1.2 已有的地球化学勘探成果41-42
  • 4.1.3 地化取样及样品处理42-44
  • 4.2 现有的天然气水合物前景预测方法44-46
  • 4.3 人工神经网络的前景预测方法46
  • 4.4 本章小结46-47
  • 第五章 BP神经网络建模47-56
  • 5.1 神经网络识别方案47-48
  • 5.2 BP神经网络的建模及仿真48-53
  • 5.2.1 神经网络设计48
  • 5.2.2 在MATLAB上的实现48-53
  • 5.3 建模解析评价53-54
  • 5.4 建模方案的优化54-55
  • 5.5 本章小结55-56
  • 结论56-58
  • 参考文献58-61
  • 附录61-67
  • 攻读硕士学位期间取得的研究成果67-68
  • 致谢68


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