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基于人工神经网络的储层参数预测研究的中期报告
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）被认为是一种能够模仿人脑进行信息处理的计算模型，它具有学习能力，可以从样本数据中学习到规律和特征，并将这些特征应用到新的数据中进行预测或分类。
本研究旨在利用ANN对储层参数进行预测，以提高勘探开发的效率和成功率。具体研究步骤如下：
1.数据采集与整理：通过采集油田地质数据和实验室储层岩石物理数据，以及已有的储层参数数据，构建样本数据集。
2.数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、特征提取和标准化处理等，以便于后续的神经网络建模。
3.神经网络建模：根据储层参数预测的目标，选择合适的神经网络结构和算法，进行模型的训练和优化，以得到最优的预测模型。
4.模型测试和评价：利用测试数据集对建立的模型进行测试和评价，包括预测误差分析、模型准确度评估和稳定性检验等。
当前工作已完成了数据采集和整理，正在进行数据预处理和神经网络建模的工作。预处理阶段的工作主要包括数据清洗、去噪和标准化处理等，以确保数据的质量和一致性。神经网络建模阶段，我们将采用BP神经网络算法，该算法可以在样本数据中学习到特征和规律，并将这些特征应用到新的数据中进行预测。在模型测试和评价阶段，我们将使用交叉验证法对模型进行评估，并针对模型的优缺点进行分析和改进。
总之，本研究将为勘探开发提供一种新的预测模型，能够提高储层参数预测的准确性和效率。