برآورد تخلخل سازند گازی کنگان در میدان پارس جنوبی با استفاده از ماشین کمیته ای متشکل از شبکه های عصبی مصنوعی منفرد آموزش دیده به روش مرتب سازی

چکیده:
برای به دست آوردن نتایج دقیق تر از به کارگیری روش شبکه های عصبی مصنوعی، به جای انتخاب نتایج بهترین شبکه حاصل از فرایند سعی و خطا، نتایج چندین شبکه به روشی مناسب با هم ترکیب شده است تا شاید سامانه چند شبکه ای حاصل، که از آن با عنوان ماشین کمیته ای تعبیر می شود، خطا را کاهش و درنتیجه، دقت را افزایش دهد. در این پژوهش، برای برآورد تخلخل موثر سنگ مخزن گازی کنگان در میدان عظیم هیدروکربنی پارس جنوبی، از ترکیب آنسامبلی شبکه های عصبی مصنوعی که نوعی ماشین کمیته ای با ساختار موازی است، استفاده شده است. به این منظور، داده های نگارهای صوتی، چگالی، پرتو گاما و تخلخل نوترونی به عنوان ورودی شبکه ها و تخلخل موثر به عنوان خروجی شبکه ها از 4 چاه این میدان در بازه عمقی سازند کنگان انتخاب شدند. شبکه های عصبی پس انتشار خطا با ساختارهای متفاوت به روش مرتب سازی آموزش داده شد و توان تعمیم آنها ارزیابی شد. آنگاه شبکه هایی که بهترین نتایج، یعنی کمترین میانگین مربعات خطای برآورد در مرحله آزمون را داشتند، برای ساخت ترکیب های آنسامبلی انتخاب شدند. برای تعیین ضرایب شبکه های جزء ترکیب های آنسامبلی خطی، سه روش میانگین گیری ساده، روش ترکیب خطی بهینه هاشم و روش غیرتحلیلی ترکیب خطی بهینه با استفاده از الگوریتم ژنتیک به کار برده شده و نتایج آنها با هم مقایسه شد. از مقایسه نتایج ترکیب ها با بهترین شبکه عصبی مصنوعی منفرد حاصل، مشخص شد که بهترین ترکیب آنسامبلی حاصل، ترکیبی چهار شبکه ای است که ضرایب شبکه های جزء آن با استفاده از الگوریتم ژنتیک تعیین شده است. این ترکیب توانسته میانگین مربعات خطای برآورد الگوهای آموزش و آزمون را به ترتیب 6/3 درصد و 2/11 درصد نسبت به بهترین شبکه عصبی منفرد کاهش دهد.
زبان:
فارسی
صفحه:
33
لینک کوتاه:
magiran.com/p1091671 
روش‌های دسترسی به متن این مطلب
اشتراک شخصی
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 300,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!