基于BP神经网络的双层体系模量反演研究.docx

基于BP神经网络的双层体系模量反演研究
摘要
地下储层的体系模量是地质工程设计中关键的参数。传统的地质勘探方法需要钻探孔以获取地质信息，耗时耗资。近年来，基于反演方法的地质调查受到越来越多的关注。本研究利用BP神经网络建立了双层体系模量反演模型，并采用实测数据验证了其反演效果。结果表明，本研究方法具有高精度、高效率等优点，有望推广应用于地质勘探中。
关键词：BP神经网络；双层体系模量反演；地质勘探；反演方法；精度
引言
地下储层的体系模量是描述地质结构的重要参数。在岩土工程中，体系模量通常指土体的剪切模量和杨氏模量之和。传统的地质勘探方法主要通过钻探孔获取地质信息，但这种方法不仅耗时耗资，而且在某些情况下难以获取到足够的样本数据。而基于反演方法的地质勘探则是采用外部信息来对地下储层进行估算，其具有高效、准确、经济等优势。其中，BP神经网络技术在反演方法中得到了广泛应用，能够有效地模拟地质结构的复杂性，并对地下储层进行反演估算。
本研究采用BP神经网络建立了双层体系模量反演模型，并应用实测数据对模型进行验证。在数据处理上，本研究采用了Z标准化方法和交叉验证法对数据进行预处理。实验结果表明，本研究所建立的BP神经网络模型具有较高的反演精度和稳定性，且相对传统方法具有更高的效率和可靠性，能够推广应用于地质勘探领域。
理论基础
神经网络是一种仿生学的计算模型，模拟人类神经系统的结构和功能。其中，BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络算法，其结构由输入层、隐含层和输出层组成。BP神经网络通过学习已知的数据集，能够实现对未知数据的分类、估算等功能。在地质勘探领域，BP神经网络技术已被应用于地震勘探中深部结构的反演估算、测井曲线处理等。
方法与实验
本研究采用了河南省一处地质储层作为研究对象，利用测井资料中的声波时差、声波波速等参数建立了双层体系模量反演模型。在数据处理上，采用了Z标准化方法将数据进行预处理，并应用交叉验证法进行训练集和测试集的划分。在网络结构方面，本研究采用了单隐层的BP神经网络，并设置了不同的参数进行实验比较。
实验结果显示，本研究所建立的BP神经网络模型具有高精度、高效率、稳定性等优点。其预测精度明显优于传统的双层体系模量反演方法，且训练过程较快，具有较高的应用价值。此外，本研究还进行了参数优化实验，发现隐含节点数目的增加会导致网络预测精度降低，而学习率和动量因子在一定范围内对预测精度的影响不大。
结论
本研究利用BP神经网络建立了双层体系模量反演模型，并将其应用于地质储层的反演估算。实验结果表明，本研究所建立的BP神经网络模型具有较高的反演精度和稳定性，相对于传统方法具有更高的效率和可靠性。随着研究的深入，本研究所建立的BP神经网络模型有望成为地质勘探领域中反演方法的重要工具。
参考文献
[1]王承明,陈青春,池建峰,等.土体体系模量反演的粒子群优化支持向量机研究[J].岩土力学,2014,35(9):2635-2642.
[2]黄家文,李志忠,张杰等.基于支持向量机的岩土体系模量反演研究[J].岩土工程学报,2009,31(5):692-696.
[3]蒋亮,程长春.基于动量梯度下降算法的BP神经网络拟合土体剪切模量[J].中国水土保持科学,2018,16(4):31-36.
[4]张永昌,张明程,刘慧苏,等.基于遗传算法优化BP神经网络的带宽反演研究[J].中国水利水电科学研究院学报,2016,14(1):56-62.