Обучение нейросети прогнозирования результатов интенсификации притока газа в условиях недостаточности информации

Процесс принятия решений при проектировании мероприятий по интенсификации притока газа достаточно сложен и не поддается четкому математическому описанию. В связи с этим разработана информационная система поддержки принятия решений с применением нейронных сетей. Разработанная нейронная сеть имеет для обучения лишь известные входные векторы. Процесс обучения заключается в подстраивании весов синапсов. Подстройка синапсов проводится только на основании информации, доступной в нейроне, т. е. его состояния и уже имеющихся весовых коэффициентов. Для проверки эффективности данного метода обучения был проведен прогнозный расчёт пластового давления на участке газоносного пласта, для которого была составлена нейросетевая модель пористости. В качестве проверочных наборов входных и выходных сигналов использовались реальные данные по газонасыщенным коллекторам башкирского яруса Астраханского газоконденсатного месторождения. Полученные результаты свидетельствует об эффективности данного метода обучения.
Библиогр. 8. Ил. 1.