基于BP神经网络的油气储量价值等级划分
2010-06-15分类号:TE155
【部门】大连理工大学管理学院
【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...
【关键词】BP神经网络 储量价值 主成分分析 价值评价
【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
【所属期刊栏目】中国人口.资源与环境
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