基于粒子群优化算法的小波神经网络缝洞型储层识别模型.pdf

缝洞型储层通常是指那些具有特殊地质构造特征的储层，如碳酸盐岩储层中的裂缝、溶洞等复杂结构，这些构造能够存储和渗流油气，但其识别和评价技术难度较大。传统识别方法如测井响应值交汇法、逐步判别法、动态聚类法等存在局限性，尤其在处理缝洞型储层时识别精度较低。为解决这一问题，罗鑫等研究者提出了一种新的模型——基于粒子群优化算法的小波神经网络（PSO-wNN）储层识别模型。 在该模型中，小波函数被用作神经网络隐含层的激励函数，这与传统神经网络如BP神经网络使用S型或其他传统激活函数不同。小波函数具有良好的局部性、时频分析能力，能更好地模拟储层特征。小波神经网络通过调整小波函数的伸缩和平移参数，可对数据进行有效的分解和重构。 粒子群优化算法（PSO）是一种启发式的优化算法，其灵感来源于鸟群的集体觅食行为。该算法通过模拟鸟群中个体间的协作与竞争来寻找最优解。在小波神经网络中，PSO被用来优化网络的权重、伸缩参数和平移参数。这种方法的基本思想是，初始化一组随机粒子（代表潜在解），每个粒子通过跟踪个体极值（pbest）和全局极值（gbest）来调整飞行速度和方向，直至找到全局最优解。 模型的主要优点包括结构简单、稳定，收敛速度快，全局寻优能力强，以及高识别精度和泛化能力。在具体的实验中，研究者以济阳坳陷桩西埕岛地区古生界潜山缝洞型储层为研究对象，使用常规测井参数作为输入参数，构建了I类、II类、III类储层识别模型。通过多次训练，最终确定了隐含层个数为10的网络结构，并用18个检验样本进行了验证，结果显示该模型的识别正确率达到了100%，显著优于传统BP神经网络的88%正确率。 这项研究的意义在于为缝洞型储层识别提供了一个有效的工具，可以更加准确地描述储层的地质特征，为油气勘探和开发提供科学依据。同时，该模型的成功应用还表明粒子群优化算法和小波神经网络相结合是一种有效的非线性问题求解策略。模型的提出和应用不仅在地质储层识别领域具有重要意义，也为人工智能在油气工业中的应用提供了新思路。