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物探与化探  2019, Vol. 43 Issue (3): 486-493    DOI: 10.11720/wtyht.2019.1277
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BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用
付康伟1, 张学强1(), 彭炎2
1. 中国地质大学(武汉) 地球物理与空间信息学院,湖北 武汉 430074
2. 中国地质科学院 地球物理地球化学勘查研究所,河北 廊坊 065000
The application of BP neural network algorithm to the prediction of terrestrial gas hydrate accumulation
Kang-Wei FU1, Xue-Qiang ZHANG1(), Yan PENG2
1. Institute of Geophysics and Geomatic,China University of Geosciences(Wuhan),Wuhan 430074,China
2. Institute of Geophysical and Geochemical Exploration,CAGS,Langfang 065000,China
全文: PDF(1646 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

勘察陆域天然气水合物的过程中,会产生大量的地质、地球物理和地球化学资料,将这些数据资料与数学方法有机结合,建立起综合信息预测模型对寻找水合物具有重要意义。笔者选取木里地区为主要研究区域,综合区内勘查已获得的地质、地球物理和地球化学数据,分析和提取了对水合物成藏有利的特征,给出了相应的预测变量转化规则。采用BP神经网络这种非线性预测方法进行成藏预测研究,并对结果进行对比评估。结果显示,钻遇水合物的钻井与预测得到的高有利度区吻合,未遇水合物的钻井基本落于低有利度区,算法有效实用,建立的转换规则切实可行。

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付康伟
张学强
彭炎
关键词 BP神经网络天然气水合物水合物预测木里地区    
Abstract

During the exploration of terrestrial gas hydrates,Large quantities of geological, geophysical and geochemical data will be produced. The search for hydrate is of significance for effective combination of multi-source information with mathematical methods so as to establish a comprehensive information forecasting model. In this paper, the features which are favorable for gas hydrate accumulation were extracted from geological, geophysical and geochemical data in Muli area, and the corresponding transformation regularity was proposed. BP artificial neural network was used to do the study of gas hydrate prediction, and the effects of these two methods are compared and assessed. The results show that the prediction area is highly correlated with existing drilling result, suggesting that the methods are effective and the transformation regularity is feasible.

Key wordsBP artificial neural network    gas hydrate    hydrate prediction    Muli area
收稿日期: 2018-07-13      出版日期: 2019-05-31
:  P631  
基金资助:中国地质调查局地质调查“陆域冻土区天然气水合物物化探靶区预测研究”项目(DD20160224)
通讯作者: 张学强
作者简介: 付康伟(1994-),男,硕士研究生,主要从事浅地表地震资料处理与解释。Email: 191267231@qq.com
引用本文:   
付康伟, 张学强, 彭炎. BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用[J]. 物探与化探, 2019, 43(3): 486-493.
Kang-Wei FU, Xue-Qiang ZHANG, Yan PENG. The application of BP neural network algorithm to the prediction of terrestrial gas hydrate accumulation. Geophysical and Geochemical Exploration, 2019, 43(3): 486-493.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2019.1277      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2019/V43/I3/486
Fig.1  神经元模型
Fig.2  神经网络基本结构
Fig.3  木里地区断裂示意
Fig.4  不同隐层神经元个数的预测误差结果
SCH4 WCH4 He Ne …… 冻土厚度
情况1 Nan Nan Nan Nan Nan Nan
情况2 0.1459 0.0071 0.1509 0.9012 …… Nan
…… …… …… …… …… …… ……
情况N 0.0430 0.0056 0.1287 0.6141 …… 0.5551
Table 1  数据项缺失下的网格点样本
钻井
编号
输入 输出
AMT高
阻异常
断裂 冻土
厚度
He Ne SC2 SC2H6 SCH4 WC2 WC2H6 WCH4
DK1,2,3,7 1 1 0.39 0.25 0.68 0.06 0.08 0.10 0.25 0.18 0.05 1
DK13-11 1 1 0.35 0.21 0.97 0.05 0.06 0.08 0.54 0.65 0.69 1
DK12-13 1 0 0.30 0.26 0.72 0.08 0.10 0.12 0.28 0.20 0.06 1
DK9 1 1 0.58 0.33 0.55 0.02 0.01 0.03 0.29 0.23 0.04 1
DK11-14 1 0 0.61 0.22 0.49 0.03 0.03 0.05 0.23 0.15 0.01 1
DK10-17 1 0 0.34 0.30 0.42 0.03 0.03 0.13 0.40 0.21 0.00 1
DK8-19 0 1 0.22 0.21 0.50 0.01 0.01 0.02 0.25 0.16 0.00 1
DK10 0 0 0.56 0.29 0.66 0.13 0.17 0.26 0.63 0.53 0.16 0
DK4 0 0 0.51 0.24 0.63 0.03 0.04 0.05 0.53 0.58 0.26 0
DK10-16 0 1 0.32 0.38 0.61 0.22 0.28 0.29 0.71 0.36 0.01 0
DK10-18 0 1 0.34 0.09 0.62 0.02 0.01 0.02 0.45 0.42 0.34 0
DK6 0 1 0.01 0.31 0.51 0.01 0.01 0.02 0.36 0.30 0.12 0
DK7-20 0 0 0.18 0.34 0.49 0.01 0.01 0.02 0.51 0.27 0.00 0
DK5-22 0 0 0.00 0.28 0.64 0.03 0.02 0.03 0.27 0.22 0.04 0
SK0 1 1 0.43 0.26 0.62 0.05 0.07 0.08 0.28 0.25 0.08 0
SK1 0 1 0.32 0.22 0.86 0.05 0.06 0.08 0.43 0.47 0.44 0
SK2 1 1 0.51 0.38 0.59 0.02 0.01 0.03 0.34 0.28 0.06 0
DK5 0 0 0.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0
DK11 0 1 0.24 0.12 0.79 0.01 0.01 0.03 0.50 0.29 0.07 0
Table 2  算法样本
Fig.5  木里研究区基于BP神经网络的水合物成藏可能性预测
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