基于改进雨林模糊神经网络模型的页岩储层总有机碳含量评价方法.pdf

【页岩储层总有机碳含量评价】是石油地质领域中的关键问题，因为总有机碳（TOC）含量直接影响着页岩气的丰度和可开采性。传统的测井曲线评估方法存在精度低、泛化能力弱的问题，需要大量的样本数据来支持。为了解决这些问题，研究者们提出了基于【改进雨林模糊神经网络模型】的新方法。 【模糊神经网络】是一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的模型，它可以更好地处理不确定性和非线性关系的数据。在本研究中，通过利用模糊系统优化细胞神经网络的结构，增强了模型的逻辑推理能力，使得模型对模糊数据的敏感性得以提升，从而提高了对页岩储层TOC含量预测的准确性。 【雨林算法】是一种借鉴自然界生态系统中物种竞争和进化的随机优化算法，它在避免“虚拟碰撞”方面表现出色，即在搜索最优解的过程中减少了无效计算。然而，原始的雨林算法在后期学习阶段可能存在收敛速度慢的缺点。为了改善这一点，研究者对其进行了改进，优化了网络的初始权值和阈值，有效防止了网络陷入局部最优，增强了模型的全局优化性能。 在数据建模过程中，选取了具有物理意义的【密度测井曲线】和【自然伽马能谱测井曲线】作为输入变量，因为它们能反映地层的有机物含量信息。通过70个岩心样本进行网络学习，26个岩心样本进行预测，新模型的性能得到了验证。新模型的【回判相对误差】从23.189%降低到17.185%，【预测相对误差】从52.421%降低到15.158%，这表明新模型具有更强的学习能力和泛化能力，更适合用于页岩储层TOC含量的测井评价。 该研究通过结合模糊理论和改进的雨林算法，提出了一种新的页岩储层TOC含量评价方法，有效地解决了传统方法的局限性，提升了预测的精确度和模型的适应性，对于页岩气资源的勘探和开发具有重要的实践指导价值。关键词：页岩；总有机碳含量；模糊神经网络；改进的雨林算法；泛化能力。