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基于人工智能的油气运移聚集模拟方法
【机构】 中国地质大学(武汉)矿产资源信息研究所； 中国地质大学(北京)能源学院； 中国矿业大学(北京)；
【摘要】 盆地演化、油气系统演化以及油气的运移聚集充满了混沌与非线性特征,单纯使用传统的地下流体动力学方程,无法实现油气运聚的模拟和评价。因此,油气运移方向、运移速率和运移量,难以使用单纯的传统动力学模拟方法来确定性求解,更难以实现其确定性的动态模拟。然而,目前的混沌动力学与非线性动力学的成果,还不足以帮助我们建立起完善的数学模型来恰当地解决这个问题。前人曾建立过专家系统型的人工智能运聚模拟评价系统,本论文进一步将传统动力学模拟与人工神经网络模拟结合起来,寻求实现油气二次运移和聚集模拟的合理途径与方法。作者探讨了将传统动力学模拟与人工神经网络模拟结合起来的途径与方法,即在三维构造-地层体的动态模拟基础上,采用单元体模型使非均质的复杂通道体系转化为有限个简单均质体后,再利用传统动力学模拟来对相态和驱动力求解,然后运用人工神经网络技术来解决单元体之间的油气运移方向、运移速率和运移量等问题。
- 【会议录名称】 地球资源环境定量化理论与应用——2009年全国数学地球科学与地学信息学术会议论文集
- 【会议名称】地球资源环境定量化理论与应用——2009年全国数学地球科学与地学信息学术会议
- 【会议时间】2009-06-28
- 【会议地点】中国广东广州
- 【分类号】P618.13
- 【主办单位】国际数学地球科学协会中国国家委员会（China National Committee of International Association of Mathematical Geosciences）、中国地质学会数学地质和地学信息专业委员会（China Association for Mathematical Geology and GeoInformatics）、中国地质调查局（China Geological Survey）、国家自然科学基金委员会（National Natural Science Foundation of China）、国际数学地球科学协会（International Association of Mathematical Geosciences）、中国地质大学（武汉）（Chinese University of Geosciences (Wuhan)）、中国地质大学（北京）（China University of Geosciences (Beijing)）、北京大学（Peking University）、中山大学（Sun Yat-sen University）、吉林大学（Jilin University）、中国矿业大学（China University of Mining and Technology）、北京师范大学（Beijing Normal University）、成都理工大学、中国地质科学院矿产资源研究所（Institute of Mineral Resources of Chinese Academy of Geological Sciences）、中国科学院地质与地球物理研究所（Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences）、中国科学院南海海洋研究所（Institute of South Sea Oceanology, Chinese Academy of Sciences）、中国核工业研究院（China National Nuclear Research Institute）、广州科技论坛/沙龙、广东省地质勘查局（Guangdong Provincial Geological Exploration Bureau）、广东省地质学会（Geological Society of Guangdong Province）