基于改进BP神经网络的页岩地应力预测模型

摘要：

目标地区的地应力计算模型构建是指导该地区压裂,井壁稳定分析的基础工作.针对模型构建问题,该文构建了一种页岩地应力计算模型,并基于改进的BP神经网络对模型中的岩石力学参数进行反演预测,进而进行地应力预测.首先基于黄式模型,考虑页岩的各向异性,层理倾角影响,构建了符合目标地区的地质概况的地应力计算模型.然后设计了基于BP神经网络的岩石力学参数反演方法,将实测应力值与岩石力学参数通过神经网络建立非线性映射关系,进行网络训练,输出的参数可用于模型计算,进行地应力计算.最后以长宁工区龙马溪组页岩的测井资料为基础数据,进行实际计算.实验结果表明,改进的神经网络算法更易于收敛,应用于地应力计算模型的计算值与实测值相比较误差较小.

关键词：页岩、BP神经网络、各向异性模型、地应力、自适应学习率

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项;黑龙江省自然科学基金

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：164-170