乌尔逊凹陷北部圈闭综合评价.pdfVIP

维普资讯 14 第23卷 第2期 大庆石油地质与开发 P．G．0．D．D． 2004年4月 文章编号：1000—3754 (2004)02-0014-03 乌尔逊 凹陷北部圈闭综合评价 赵 荣 ，金曙光 (1．大庆石油学院，黑龙江 大庆 163318；2．大庆油I+1有限黄任公司 勘探开发研究院，黑龙江 大庆 163712) 摘要：应用人工神经网络方法和灰色系统关联分析方法对乌尔逊凹陷北部构造 圈闭进行 了评价。神经 网络方法的优势在于能从复杂的圈闭含油气性与相关地质 因素之 间的关系中建立非线性预测网络，而 不必考虑地质经验和模式 ；灰色关联分析则在地质经验的基础上，通过圈闭评价标准的建立，对圈闭 进行描述和比较，进而确定圈闭评价级别。评价结果表明乌尔逊凹陷北部具有良好的含油气远景，黄 旗庙构造带、苏仁诺尔构造带，以及乌 中断裂附近各圈闭应该是勘探 中的重点。研究结果显示，在油 气田勘探的特定阶段 ，综合应用这两种方法评价圈闭是科学合理的。 关 键 词：圈闭评价 ；神经 网络 ；灰色关联分析 ；乌尔逊凹陷 中图分类号：TE122．3 文献标识码：A 乌尔逊凹陷北部是海拉尔盆地勘探程度较高的地 主观性 。 区，所钻探井均见到不同程度 的油气显示 ，南二段是主 神经网络方法在学习过程中不必为各变量人工赋 要的产油层。 目前 ，在 已识别 出的60个构造 圈闭中， 权重。在学习结束后，可以从结果中定量分析各因素 已有20个 圈闭经钻探确定 了其含油气性 ，尚有40个 对含油气性的影响程度 。 圈闭有待进一步确定其勘探前景。本文将人工神经网 由于乌尔逊 凹陷北部地 区已经有一定 的勘探成 络技术和灰色关联分析这两种不同的方法相结合，对 果，满足神经网络方法的前提条件 ，就可以用已钻探 乌尔逊凹陷北部南二段构造圈闭进行了评价。 圈闭的特征建立预测网络 ，以此预测未知圈闭的含油 气性，并分析各因素对含油气性的影响程度。为避免 1 研究思路 已知数据的局限性，我们 同时使用灰色关联分析的方 法 ，参考神经网络的结论 ，建立评价标准和权重，对 灰色关联分析方法是从地质认识出发，建立相应 研究区圈闭进行排队优选 。 的评价标准，进而用这套评价标准去评价圈闭。神经 网络方法通过对已有勘探成果的分析，建立含油气性 2 BP神经网络方法评价圈闭含油气性 和地质因素之间的关联网络，以此预测未知圈闭含油 气性。灰色关联分析与神经网络方法的区别在于： 数学上，线性函数关系是直线，而非线性函数关系 ①应用阶段 是非直线；线性方程满足叠加原理，非线性方程不满足 灰色关联分析在各个勘探阶段都可应用 。神经网 叠加原理；线性方程易于求出解析解 ，而非线性方程一 络方法只能用于已经取得一定勘探成果的情况下。 般不能得出解析解 。由于油气藏形成涉及到复杂的物 ②前提条件 理 、化学过程和漫长的地质年代，很难说某一因素对最 灰色关联分析需对研究区地质情况有一定的认 终油气成藏具有决定作用。因此，圈闭的含油气性的 识。认识程度越高，则评价标准和权重的选择越接近 好坏与其相关地质因素之间具有复杂的非线性关系， 实际。由于不同的地区和层位，油气藏形成的主控因 而人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork，简称 ANN) 素都可能不同，所 以不可能有通用的标准和权重 。 技术就是解决非线性问题的最佳方法