【摘 要】
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油气富集区预测方法需要结合地球物理、地球化学、地质、油田开发等多类型探勘开发成果图件进行综合一体化分析。传统的油气富集区预测方法存在多类型成果集成分析困难、预测多因子选取不便、预测模型以及预测结果自动化困难等问题;借助GIS的空间信息存储、分析技术,完成油气勘探开发成果图件的统一管理已初有成效。随着计算机性能的提高,深度学习方法快速发展,在基于多类型成果图件的油气富集区分类预测领域计算机神经网络技
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油气富集区预测方法需要结合地球物理、地球化学、地质、油田开发等多类型探勘开发成果图件进行综合一体化分析。传统的油气富集区预测方法存在多类型成果集成分析困难、预测多因子选取不便、预测模型以及预测结果自动化困难等问题;借助GIS的空间信息存储、分析技术,完成油气勘探开发成果图件的统一管理已初有成效。随着计算机性能的提高,深度学习方法快速发展,在基于多类型成果图件的油气富集区分类预测领域计算机神经网络技术显现出巨大潜力。本文围绕深度学习算法、联合GIS二次开发技术,借助.NET平台,完成油气富集区多因子预测模型搭建和预测系统开发。研究主要内容如下:(1)油气勘探多类型成果图件管理:基于GIS的空间信息管理,建立存储油气富集区影响多因子图层以及油气勘探井位数据的个人地理数据库,实现对多源、多维、多尺度的油气富集区预测样本数据的存储。(2)基于GIS的空间分析技术完成油气富集区多因子栅格图件的标准化:借助GIS的空间分析能力、实现油气富集区影响因子图层的空间参考、图幅、像元、波段等方面统一,解决多类型成果图件量纲的差异、数据格式的异构性问题。(3)实现BP神经网络、CNN神经网络、RNN神经网络油气富集区预测模型搭建:借助统计学方法完成油气富集区多因子的处理,完成神经网络、深度神经网络预测算法的对比,并将以上预测模型在油气富集区多因子预测系统中集成,实现油气富集区的自动化学习和结果输出。(4)系统实现以及工区测试:借助.NET开发平台以及Arc Engine类库完成系统功能集成后,以苏里格气田某区块工区数据为测试数据;完成该工区油气富集区自学习和成果图件的自动化输出,同专业预测认识对比,认为系统预测结论基本达到预期效果。本文结合深度神经网络算法的分类预测能力,搭建油气富集区多因子预测系统,以图件与数据相互转换表达的方式,实现油气富集区分布预测结果的自动输出,为油气富集区预测提供新方法,为地质勘探提供辅助决策。
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