地质科技情报
地質科技情報
지질과기정보
GEOLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2010年
3期
114-118
,共5页
任培罡%夏存银%李媛%胥博文%尹玲玲
任培罡%夏存銀%李媛%胥博文%尹玲玲
임배강%하존은%리원%서박문%윤령령
自组织神经网络%储层评价%岩性识别%流体性质
自組織神經網絡%儲層評價%巖性識彆%流體性質
자조직신경망락%저층평개%암성식별%류체성질
在测井储层评价过程中,岩性及流体性质的识别难度很大.当地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制.为此.基于自组织神经网络的结构和原理,建立了岩性和流体样本数据集,利用自组织神经网络对样本数据集进行了训练和纠错,得到了数据集的聚类结果,通过选择合适的测井曲线和网络权值,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对岩性和流体进行了识别,获得了较好的效果,实际资料处理结果与岩心分析资料对比,吻合度高.
在測井儲層評價過程中,巖性及流體性質的識彆難度很大.噹地層信息較少時,傳統的交會圖和有鑑督神經網絡(如BP神經網絡)等方法在識彆巖性時會受到一定限製.為此.基于自組織神經網絡的結構和原理,建立瞭巖性和流體樣本數據集,利用自組織神經網絡對樣本數據集進行瞭訓練和糾錯,得到瞭數據集的聚類結果,通過選擇閤適的測井麯線和網絡權值,以樣本數據集的聚類結果作為分類基礎,對巖性和流體進行瞭識彆,穫得瞭較好的效果,實際資料處理結果與巖心分析資料對比,吻閤度高.
재측정저층평개과정중,암성급류체성질적식별난도흔대.당지층신식교소시,전통적교회도화유감독신경망락(여BP신경망락)등방법재식별암성시회수도일정한제.위차.기우자조직신경망락적결구화원리,건립료암성화류체양본수거집,이용자조직신경망락대양본수거집진행료훈련화규착,득도료수거집적취류결과,통과선택합괄적측정곡선화망락권치,이양본수거집적취류결과작위분류기출,대암성화류체진행료식별,획득료교호적효과,실제자료처리결과여암심분석자료대비,문합도고.
