人工神经网络在地球物理勘探中的应用概论.pdfVIP

1999年第6期 对 争 b 电 ；l}、 第13卷 ANDGEOLnGY 1999年】2月 MTNERALRESOURCES 总第74期 人工神经网络在地球物理勘探中的应用概论① 张玉池张兆京 温佩琳 I中国有色金属工业总公司矿产地质研究院，桂林54l004)(中南工业大学．长沙410083) 摘 要：介绍人工神经网络在评价地球物理勘探数据、位场特征识别、测井解释，油气横向 预测、无损检测和地球物理反演中的应用。 关键词：神经网络；地球物理；应用；评价；预测 中图分类号：P363；TPl83文献标识码：B ～03 人工神经网络是一种用来模拟人脑思维过程的计算模型-o。它具有自学能力和自适应性．以及较强的稳 健性和容错能力。并且运行速度快。神经网络又叫并行分布式处理．是模拟生物神经系统．由～些神经元及其 大规模关连而成的网络．构成神经网络的基本三要素是：神经元、网络结构和学习算法。 神经元是人类智能活动的基本单位．也是神经网络中的一个节点。在地球物理勘探中．最常用的神经元 传递函数有以下几种：阀值型、分段线性型、S型或用双曲正切函数、微分或差分型、概率动作型[z。。网络结构 是指神经元之间的连接方式．不同的连接方式构成了不同的网络结构模型。网络模型有多种．如误差连接传 中最常用的是BP网络．它由一个输入层、一个输出层和在输入层与输出层之间的一个或若干个隐含层组成。 人工神经网络信息处理技术为勘探资料的处理和解释提供了一条新的途径。本文将其中的神经网络技 术的功能及特点作一简单介绍，并概述其实际应用现状。 1 人工神经网络在评价地球物理勘探数据中的应用 当前流行的综合解释处理是罗列所用多种方法的各个单独解释结果．然后从这种“拼盘”中导出“最佳拟 合”结论。神经网络提供了一种手段．使能真正以一个复合或分段的整体响应来综合独立的数据组。 在文献[3]中，作者利用神经网络对在夏威夷某空军基地上所聚集的垂直和水平偶极子异相和同相电磁 数据进行重排和处理．将野外数据分离成可用来教授神经网络区分她下储罐的训练组数据．然后用神经网络 分段试验。确定这些数据是否与有意义的异常有关。确定基地几个地点的地下储罐是否位移．圈定其空间位 置。从而增加了地球物理异常的解释能力。 2 人工神经网络在位场特征识别中的应用 通常的位场解释方法带有主观性，且费时。而反传神经网络能自动迅速地从位场中提取区域线状构造和 ∞收稿日期：1999一06—30。第一作者简介：张玉池．男．1963年生，高级工程师，在读博士研究生。 32l 构造识别和岩性分类。不仅识别出与地质上己知的构造相对应的线状特征．而且还识别出认为是与隐伏断层 有关的特征。 3 人工神经网络在测井解释中的应用瓯6] 测井曲线解释主要是为了解决以下两个问题：一是储层参数的选择和定量计算。二是识别同题，如油 (气)水识别，岩性识别和裂缝识别等。长期以来，传统的解释方法都是建立在线性和均质测井理论基础上，将 复杂问题进行简化假设．因而建立的测井解释模式常常与实际不符。实际上，测井响应与地层特性之间的关 系是十分复杂的．很难用一种方程给出表达。而神经网络对解决这类问题有独特优越性．它能完成输入与输 出之间复杂的非线性映射。通过对简单的非线性函数进行几次复合，便可实现复杂函数关系的转换，加之神 经网络具有较完善的学习功能，自适应能力．联想记忆能力以及独特的信息处理方式等，因此在测井定量解释 中，不需要事先建立任何测井响应方程或提供经验公式，也避免了解释过程中一些中间参数选择、解释模型和 钡I井响应方程的建立以及求解所带来的人为误差，从而大大提高了测井解释的精度和速度．为测井曲线解释 开辟了一条新途径．为地层评价，以及进行地层结构构造及沉积环境研究．寻找油气储层提供了可靠的基础数 据。 4人工神经网络在油气横向预测中的应用 根据地球物理勘探资料预测油气层横向变化．确定油气储集层的边界，