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迟国泰
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教授   博士生导师   硕士生导师

性别: 男

毕业院校: 大连理工大学

学位: 博士

所在单位: 金融与会计研究所

学科: 管理科学与工程. 投资学. 会计学

办公地点: 大连理工大学经济管理学院D座535室

联系方式: 0411-84707374

电子邮箱: chigt@dlut.edu.cn

email : chigt@dlut.edu.cn

办公电话 : 0411-8470 7374

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基于BP神经网络的油气储量价值等级划分

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论文类型: 期刊论文

发表时间: 2010-06-15

发表刊物: 中国人口.资源与环境

收录刊物: PKU、ISTIC、CSCD、CSSCI

卷号: 20

期号: 6

页面范围: 41-46

ISSN号: 1002-2104

关键字: BP神经网络 储量价值 主成分分析 价值评价

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,避免了指标闻相关性对后期评价的影响,提高了后期评价的准确性.二是透过设置初始权重、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个指标是影响油气储量价值等级的关键因素.储量价值越离,采收率越大、储量规模越大、储量丰度越大、储层埋深越小、凝固点越低.

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