基于BP神经网络的油气储量价值等级划分

作     者：王化增 迟国泰 程砚秋 WANG Hua-zeng;CHI Guo-tai;CHENG Yan-qiu

作者机构：大连理工大学管理学院辽宁大连116024 

出 版 物：《中国人口·资源与环境》 (China Population,Resources and Environment)

年 卷 期：2010年第20卷第6期

页      面：41-46页

核心收录：

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 082002[工学-油气田开发工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.70471055) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20040141026)资助 

主　　题：BP神经网络 储量价值 主成分分析 价值评价 

摘      要：在广泛选取原始指标的基础上,从可采储量、油气价格、开发投资、经营成本4个方面,构建了基于主成分分析法的油气储量价值等级划分指标体系,建立了基于BP神经网络的油气储量价值等级划分模型,并对胜利油田的数据进行实证分析。本文的创新及特色一是通过用7个主成分保留了95%的原始信息建立指标体系,避免了指标间相关性对后期评价的影响,提高了后期评价的准确性。二是通过设置初始权重、学习率、动态系数等参数使基于BP神经网络的油气储量价值等级划分模型的精度高达96.61%,避免了传统评价中模糊随机因素和人为主观因素的影响,提高了评价的准确性和科学性。结果表明,采收率、储量丰度、储量规模、储层埋深、凝固点等5个指标是影响油气储量价值等级的关键因素。储量价值越高,采收率越大、储量规模越大、储量丰度越大、储层埋深越小、凝固点越低。