应用人工神经网络模型识别白云岩类型

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基于人工神经网络模型的岩石特性预测

基于人工神经网络模型的岩石特性预测

基于人工神经网络模型的岩石特性预测陈晓君;陈小根;宋刚;陈根龙【摘要】近年来,软计算技术被用作替代的统计工具.如人工神经网络(ANN)被用于开发预测模型来估计所需的参数.在本研究中,通过利用冲击钻进过程中的一些钻进参数(气压、推力、钻头直径、穿透率)和所产生的声级,建立了预测岩石性质的神经网络模型.在实验室中所产生的数据,用于开发预测岩石特性(如单轴抗压强度、耐磨性、抗拉强度和施密特回弹数)的神经网络模型,并使用各种预测性能指标对所建模型进行检验,结果表明人工神经网络模型适用于岩石性质的预测.【期刊名称】《探矿工程-岩土钻掘工程》【年(卷),期】2019(046)001【总页数】5页(P34-38)【关键词】声级;钻头参数;人工神经网络;岩石特性【作者】陈晓君;陈小根;宋刚;陈根龙【作者单位】中国地质科学院勘探技术研究所,河北廊坊 065000;北京科技大学土木与资源工程学院,北京 100083;中国地质科学院勘探技术研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院勘探技术研究所,河北廊坊 065000【正文语种】中文【中图分类】P634.1;TU4520 引言神经网络是解决许多实际问题的有力技术,它可以作为一个直接代替自相关分析、线性回归、三角函数、多元回归等的统计分析方法[1]。

ANN在岩石力学上的应用并不新鲜。

例如,葛宏伟等[2]在研究岩石性质时采用了人工神经网络与遗传算法。

Sirat和Talbot[3]利用ANN在瑞典东南部的Aspo硬岩石实验室(HRL)对水晶岩石不同裂缝的模式进行了识别、分类和预测。

Sonmez等人[4]通过使用多输入参数方法构建了一个人工神经网络模型,以预测完整岩石的弹性模量,并提出了一个基于岩石质量等级(RMR)的经验公式,用于确定岩体的变形模量。

魏丽萍[5]在开发利用人工神经网络研究岩石力学性质中发现,使用ANN构建这些模型比使用传统的统计技术更准确。

Zborovjan和Miklusova等人[6-7]利用傅里叶变换进行了钻进中的声音识别研究,通过钻井的声学信号控制岩石破碎过程,取得了成功。

智能图像识别技术在矿山勘探中的应用

智能图像识别技术在矿山勘探中的应用

智能图像识别技术在矿山勘探中的应用随着科技的发展,人工智能领域出现了越来越多的技术和产品,其中最受关注的当属智能图像识别技术。

该技术可以通过计算机视觉系统,对图像进行分析和识别,从而实现自动化处理和智能化判断。

在矿山勘探领域,智能图像识别技术也逐渐得到了应用。

本文就将就着“智能图像识别技术在矿山勘探中的应用”这个主题,从技术介绍、应用案例和未来趋势三个方面进行探讨。

技术介绍智能图像识别技术可以分为四个主要步骤:图像采集、预处理、特征选取和分类判别。

其中图像采集阶段使用传感器采集矿区图像数据,预处理阶段通过一些处理方式去除光照和噪音干扰,提取出有用的特征信息,然后进行特征选取和分类判别,得到矿区图像的各种信息与判断结果。

在智能图像识别技术中,最常用的是深度学习模型,因为它可以学习到图像的各种特征信息,并能自动识别图像中的物体。

深度学习模型是通过构建多层神经网络,完成模式识别和分类的过程。

在各个层次上,神经网络会自动进行新的特征学习,并将这些特征组合在一起,用于数据分类和判别。

大多数已发布的智能图像识别方案中,使用的均是深度学习技术。

其中,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种常用的模型类型。

CNN主要应用于图像分类等视觉任务,而RNN则主要用于序列数据的处理。

应用案例智能图像识别技术在矿山勘探领域的应用案例也越来越多。

在矿区开采过程中,使用智能图像识别技术可以提高生产效率,降低操作人员的工作强度。

以下是应用案例说明:1. 车辆识别对于运输车辆的识别和跟踪,智能图像识别技术可以实现实时监测、计数和管理,综合考虑多个参数,如车型、速度、方向等。

通过智能识别,可以自动识别车辆类型,并按照所经过的区域、方向和行驶时间,对车辆进行分类和统计。

2. 材料识别矿山开采过程中会产生大量的矿石和废渣,这些材料需要进行分类、处理和储存。

使用智能图像识别技术可以实现对材料的分类和统计。

在图像中,矿石的颜色、纹理和形状等特征可以被有效识别。

岩石力学中的神经网络法

岩石力学中的神经网络法
岩石力学中的神经网络法
1 人工神经网络简介 2 人工神经网络模型 3 人工神经网络在岩体工程中的应用 4 神经网络法在岩爆中的应用
1 人工神经网络简介
• 人工神经网络是反映人脑结构及功能的一种数学抽象模型,用 数理方法和从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象,建立 某种简化模型,用大量神经元节点互连而成的复杂网络,模拟 人类进行思维与存储以及利用知识进行推理的行为。神经网络 不需要建立反映系统物理规律的数学模型,比其他方法更能容 忍噪声,并且具有极强的非线性映射能力,对大量非结构性、 非精确性规律具有自适应功能。 • 神经网络基于生物神经的模拟具有如下特点:1)自组织、自学 习、自适应和容错性;2)模糊的和随机的信息;3)能进行大规 模的并行处理;4)信息处理和信息存储合二为一。
• 3.6人工神经网络在地铁隧道工程中的应用 神经网络方法在隧道工程中主要用于预测隧道施工引起的 地表变形和隧道围岩的变形。
• 3.7人工神经网络在本构关系中的应用 谭云亮等建立了径向基函数神经而且逼近 速度快、稳定性好。
4 神经网络法在岩爆中的应用
基于MATLAB,采用三层BP网络结构, 选取地下硐室围岩最大切向应力与岩 石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压 强度和抗拉强度比值和岩石冲击性倾
向指数3个因素作为输入层神经元,
并将输入进行归一化。输入层取2个 神经元,以表示岩爆类型。
注:孟陆波,李天斌,王震宇.基于 MATLAB 神经网络工具箱的岩爆预测模型. 贾义鹏,吕 庆,尚岳全.基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测.
• 3.4人工神经网络在边坡工程中的应用 边坡工程可以看成是开放式广义工程体系,其本身具有高 度的复杂性非线性,传统的线性化模型无法准确描述这种特性。 边坡稳定性受众多因素的制约,归纳起来主要有以下几方面 : 地形因素、岩体因素、地震作用、水的作用、人为因素等。各 影响因素与边坡的稳定性存在复杂的非线性关系。 • 3.5人工神经网络在基坑工程中的应用 用人工神经网络预测基坑变形主要有两类,一类是建立影 响基坑变形的各因素与位移间的神经网络模型。其二, 将变形 监测数据视为一个时间序列,根据历史数据找出系统演变规律, 对系统的未来发展趋势进行预测。

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法,一般可以分为以下几个步骤:
数据准备:需要收集大量的岩石薄片图像数据,并进行标注,将每张图像对应的矿物种类标注出来。

模型选择:选择适合岩石薄片矿物自动识别的深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)模型、残差网络(ResNet)模型等。

数据预处理:对收集的岩石薄片图像数据进行预处理,例如图像缩放、数据增强等,以便模型更好地学习和识别。

模型训练:使用已标注的岩石薄片图像数据进行模型训练,通过反向传播算法不断优化模型的参数,以提高模型的准确率。

模型评估:使用一部分未在训练集中出现过的岩石薄片图像数据对训练好的模型进行评估,计算模型的准确率、召回率、F1值等指标,以判断模型的表现如何。

模型部署:将训练好的模型部署到实际应用场景中,实现岩石薄片矿物自动识别的功能。

需要注意的是,深度学习模型需要大量的数据和计算资源来训练,因此在实际应用中需要考虑数据和计算资源的可用性。

同时,在数据准备和模型训练过程中也需要对数据进行合理的采样和划分,以保证模型的泛化能力和稳定性。

人工神经网络模型及应用领域分析

人工神经网络模型及应用领域分析

人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种模拟生物神经网络的智能系统。

它由一系列处理单元,即神经元所组成,能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系,具有很强的特征提取与分类能力。

其主要应用于机器学习、人工智能等领域,并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。

本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。

一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成,其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

其中输入层接受外部输入信息,隐层是神经网络的核心,通过将输入信息转换为内部状态进行处理,并将处理结果传递给输出层。

输出层将最终结果输出给用户。

举个例子,我们可以将输入层视为人类的五官,隐藏层类比于大脑,而输出层则类比人体的手脚。

人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程,即正向传递和反向传递。

正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程,即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。

反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值,从而优化神经网络的过程。

二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类,分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。

一、前馈神经网络(FNN)前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类,也是最简单的神经网络类型之一。

其功能类似于单向传导信息的系统,例如生物的视网膜和传感器等。

前馈神经网络只有正向传递过程,而没有反向传递过程。

前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。

二、递归神经网络(RNN)递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元,使信息得以传递。

与前馈神经网络不同,递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。

递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。

三、自适应神经网络(ANN)自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络,包括自组织神经网络和归纳神经网络。

人工神经网络模型及其在隧道围岩分类中的应用

人工神经网络模型及其在隧道围岩分类中的应用

0 ~ 0 5 0 8 0. 1 5 0 ~ 8~ 4
2 隧 道 围岩 类别 的人工神经 网络模 型 目前 , 究和应 用中披采 用 的至少有 3 研 0多种 神经 阿 络模 型, 但是 最 基 本 的有 两大 类 : Ho — 以 p
fl id网络 模 型为代 表 的反 馈 型模 型, 具 有 非 线 e 它
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理技 术上存 在困难 。对 围岩 类别这 类非 线性的综
合判定 问题 , 用神 经 网络技 术是 一条新 的途径 。 应
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神 经 网络 是 一 种具 有 自组 织 、 自学 习能 力 的
网络 系 统 , 神 经 网 络 的 三 大 研 究 方 向 中 , 神 经 在 将 网络 作 为 一 种 船 决 问 题 的 手 段 和 方 法 是 其 中 之

表 2 岩体 分类标 准

而这类 问题用 传统方 法 无法解决 或 在具体 处
以上 六 个 因 素是 控 制 围 岩稳 定 性的 主 导 因 素. 各因素界 限值 所定 义的岩 体分 类标准 见表 2 。
干 隐含 层组 成 的 多 层感 知 器 ( l —ecpi ) Mut P re t n 。 i o 其 中三 层感知 器 得 到的 应 用 最广 泛 , 只 含 有一 它
维普资讯
试验研 究
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3 人工神经网络在测井解释中的应用与优点[ 3 “在测井解释中应用B P模型,以取芯资料作为导师信号,实现由测井参数求取储层物性参数,或自动识别地层类型的高度非线性映射或划分的统一处理,其从理论上讲,是可行和可靠的。

通过对多个油区的实验应用表明,人工神经网计算,和传统方法类似,是建立测井信息与地层参数,或地层类型间的函数映射关系或模式对应关系,但其具有传统方法所不能及的优点。

首先是其高度的非线性映射能力,能更准确地描述实际测井解释中的复杂地质情况。

其次它对输入测井参数在理论上是无限制的,可充分利用测井信息,克服传统相关方法中的单一测井曲线相关弱点:输出参数是以取芯资料为刻度的,可充分利用岩芯资料,克服传统的基于建立模型的计算解释方法不能直接利用取芯资料的弱点。

第三,它具有自动学习的特点,不需事先建立任何理论模型,仅根据对提供的标准取芯参数的学习,自适应地建立测井响应与物性参数间的映射关系,克服传统测井解释方法中的非线性数学建模困难。

还有对于定量地层参数求取和定性地层类型划分,在B P网络模型中可得到高度的统一,仅根据提供的标准学习样本而定。

小结:人工神经网络的引人,将克服传统测井解释方法许多不能逾越的障碍,对发展、丰富和完善测井解释理论及方法具有很大的理论和实际意义。

4 应用人工神经网络模型进行油层孔隙度、渗透率预测嘲为建立孔隙度与渗透率预测模型,选用某地区两口相邻的取心检查井A井和B井资料进行研究,以A井获得的资料进行训练和学习,然后用建立的模型对B井进行孔隙度和渗透率的预测,检验实用效果。

首先对取心资料进行归位,读取相对均质段的孔隙度、渗透率平均值,做为期望输出结果,然后由测井曲线上读取各均质段的曲线值,选用的6条测井曲线分别为自然电位、微电极、0 .25 m和0 .4 5 m视电阻率、深三侧向、声波时差。

在此基础上建立一2 建立进化神经网络识别模型在测井解释中,学习样本的真实性、代表性和泛化性是决定识别效果的关键。

基于神经网络的元素录井岩性识别方法研究及应用

基于神经网络的元素录井岩性识别方法研究及应用

基于神经网络的元素录井岩性识别方法研究及应用随着我国对油田行业的不断勘探和钻井新工艺的应用,在钻井的过程中会遇到复杂的岩层,岩屑细小等问题,传统的录井识别已经无法满足常规的岩性识别,给岩性识别带来了挑战,在元素录井数据标准化的基础上,利用BP神经网络的元素来进行构建录井岩性识别方法,可以帮助提高岩性识别的准确度,说明该方法对提高录井岩性识别有着较好的效果。

标签:神经网络的元素;录井岩性;识别方法在油气钻井过程中需要保证施工参数、钻井安全,提高油气勘探的效率。

地层岩性识别技术是油气钻井工程中一项重要的内容,目前所采用的传统岩性识别方法主要是通过人工或者简单的光学仪器观察岩屑的组成成分,但是这种方法在使用的过程中会存在着一些差异,对于样品的定义或者特征描述会出现差错,甚至会对地层岩性造成错误理解。

因此需要更为先进的录井技术。

元素录井是一种比较先进的技术,通过人工神经网络方法,可以对元素录井进行岩性识别,提高复杂岩性识别的准确率。

1元素录井的原理及方法对于岩性元素的成分分析的X射线荧光分析仪主要分为两种,分别为波长色散型和能量色散型。

其中波长色散型分析仪是利用多个衍射晶体对各种岩石元素的特征进行波长分析,可以对元素进行全方位的测量。

而能量色散型分析仪其主要的作用是一个探测仪器,可以测量所有能量的X射线,在进行实验的过程中,需要将岩石样品的X射线能量和强度激发出来,就可以进行元素测量。

元素录井的样品主要为从油气钻井中所采取的岩屑,利用X射线对这些样品进行分析获得的元素信息主要包括谱图信息和元素含量信息。

在谱图信息中不同元素的电子跃迁能力会有所不同,谱图信息中的横坐标位置也会出现变化。

从元素含量信息中可知X射线强度与岩屑中元素含量呈正相关系,因此可以通过数学运算得出元素含量数据。

2元素含量与岩性的关系2.1元素含量与矿物含量岩石的主要成分为矿物,不同岩性的岩石所含有的矿物成分和含量不同,油气田地层中常见的岩石为石英、石灰岩、白云岩、钾长石、高岭石、云母等。

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保 持 了原始 的低 孔 隙度 和 低 渗 透 率 特 征 , 成 了羌 构
塘 盆 地 的 Ⅱ一 Ⅲ级 油 气 储 集 层 ; Ⅱ型 白 云 岩 则 是 在 海
分别 为 自组织 映射 网络 ( e og nz g—Ma t s1 rain f i pNe~
wok 、 r ) 前馈 式 网络 ( edowad Newok 和反 馈 F e fr r t r ) 式 网 络 ( ed ak Newo k 。前 馈 式 神 经 网 络 模 F e b c t r )
B P神 经 网 络 模 型 是 1 8 9 5年 由 美 国 M I 的 T
历 了明显 的重结 晶 、 蚀 和方 解 石 充 填 交 代 等 后 期 溶
改 造作 用 , 具有 较好 的孔 渗 物性 , 构成 了羌塘 盆 地 的 工 Ⅱ级油 气储 集 层 。 一
白 云 岩 类 型 的 常 规 识 别 手 段 是 采 用 显 微 镜, 一种 模 仿 大 脑皮 层 的 ]是
层状 结构 而 建立 的一 套并 行结 构信 息处 理 系统 。 目 前, 出现 的人 工神 经 网络模 型 主要 可 以概括 为 3类 ,
形 成之 后基 本无 明 显 后 期 改 造 , 因而 在 储 集 物 性 上
第2 1卷 筇 3期
录 井 工 程
・ ・ 5
・工 艺 技 术 ・
应 用 人 工 神 经 网络 模 型 识 别 白云岩 类 型
邓 辉① 王 春 辉 ① 陈泽 新 ③ 支 丽 菊① ②
( t 城 钻探 , 程 公 司 录 井公 司 ; 石 油 大 学 ( 东) ⑧ 长 城 钻探 工 程 公 司工 程 技 术 鄯 长庆 分 郭) 长 1 2 ② 华 ;
派别 曲 纠, 出 了一 种 简 单 、 速 、 效 的 识别 方 法 一 人工 神 经 网 络 识 别 法 。 在 概 进 入 工 神 经 网络 模 型 、 介 B 提 快 有 简 I
冲 经 网 络 模 型 拓 扑 结 构 及 其 训 练 算 法 的基 础 上 , 阐述 了建 立 识 别 白云 岩 类 型 的神 经 网 络 模 型 的 训 练 过 程 与 注 意 事 项 。 应 用 结 果 表 明 , 型 性 能 良好 、 效 可 行 , 确 率 高 , 作 为 毛塘 盆 地 识 别 白云 岩 蔗 型 的 一 种 有 效 方 法 ; 谚 有 准 可 同 时, 对于 地 层 岩 性 识 别 研 究 向人 工 智 能 化 方 向发 展 具 有 引 导 作 用 。 关 键 词 岩 性 识 别 冲 经 网络 模 型 训练 尊 法 注 意 事 项
邓 辉 , 春 辉 , 泽 新 , 丽 菊 .应 用 人 工 神 经 网络 模 型 识 别 白云 岩 类 型.录 井 工 程 , 0 0 2 ( ) 5 8 王 陈 支 2 ] ,1 3 :~ 摘 要 显 微镜 下观 察 岩 石结 构 结 地 层 岩 石 沉 积 背 景 的 地 质 知 识 作 出 人 为 判 断 是 地 层 岩 性 的 常 规 识 别 方 法 。 针 对 该 方 法 需 要 专 业 技 术 性 强 、 下 观 察 能 力 高 、 别 结 果 爱 人 为 因素 影 响 大 的 不 利 因素 。 羌塘 盆 地 白云 岩 类 型 镜 识 以
由 输 入 层 、 蔽 层 ( 干 ) 输 出 层 组 成 , 拓 扑 结 构 隐 若 、 其
效 识别 羌 塘盆 地 白 云岩 类 型 的方 法 , 疑对 羌 塘 盆 无
地 油 气 储 集 层 的 勘 探 及 评 价 具 有 重 要 指 导 意 义 。本 文 尝 试 应 用 人 工 神 经 网 络 技 术 , 用 岩 石 地 球 化 学 利
育 的 白云 岩构 成 了该 盆 地 最具 潜 力 油 气 储 集层 口 , ]
简称 ANN) 以概括 为 由大量 简单 的高度 互连 的元 可
这 些 白云岩 按其 成 因类 型 与 岩 矿 特 征 可 分 为 两 类 ,
即 I型 和 Ⅱ型 白云 岩 ] I型 白云岩 是在 蒸发 条 件 。 下 由毛 细管 浓缩 作 用而形 成 , 与膏 岩层 关 系密 切 , 故
型 通 常 称 为 B 神 经 网 络 ( akP o a ain Ne~ P B c — rp g t t o
水 与大 气淡 水 的? 水 作 用 下 生 成 , 昆合 因而 与 膏 岩 层 无 关 , 形 成后 的 晚成岩 阶 段—— 表 生成 岩 阶段 , 在 经
wo k 模 型 , r) 由于其具 有很 强 的 自组 织 、 自适 应 能 力 及容 错性 , 能够很 好 地 解 决 诸 如 根 据 自变量 与 因变 量 之 间的关 系难 以通 过确 切 的数 学形 式表 达 的非线 性 系统 问题 , 异 或 ( OR) 如 X 问题 、 称 性 判 断 等 。 对 J 该模 型 是近 年来 在模 式识 别 、 系统 辨识 、 工智 能判 人 断 等方 面应 用最 为广 泛 的神 经 网络模 型之 一 。
构 特征 的 观察及 结 合 相 关 沉 积 背 景 作 出人 为 判 断 , 涉 及很 强 的专业 知 识 及 镜 下 观 察 技 能 , 不 排 除人 且
为 的主 观 因 素影 响 。因此 , 找一 种 简 单 、 速 、 寻 快 有
P ( 行 分 布处 理 ) DP 并 小组 提 出 的反 向传 播 模 型 , 它
0 引 言
羌 塘 盆 地 地 处 藏 北 高 原 , 积 约 1 × 1 k 。 面 6 0 m。 研 究 发 现 , 塘 盆 地 侏 罗 系 中 统 和 上 统 下 部 广 泛 发 羌
1 人 工 神 经 网络 模 型
1 1 综 述 .
人 工 神 经 网 络 模 型 ( t ia Ne rl t r , Aric l u a Newo k f
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