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动态模糊神经网络在复杂储层预测中的应用
被引:2
作者:
肖思和
何建军
王洪辉
机构:
[1] 成都理工大学
来源:
关键词:
神经网络;
数学分析;
动态;
复杂油气藏;
储集层;
预测;
D O I:
暂无
中图分类号:
P618.13 [石油、天然气];
学科分类号:
摘要:
由多种地质因素综合作用构成了复杂的地质环境,从而形成复杂的油气储层。因为各种因素的参与程度、组合特点以及不同地区的储层表现有其各自特征性、相互关联性,从而使地下复杂油气储层具有明显的模糊和非线性特征。因此对于复杂油气藏的储产层识别和预测是一种非常规的问题,解决的方法常用神经网络技术以及模糊神经网络技术,两者在储层油气预测领域得到不同程度的成功应用,但是在网络权值的选择和改造上均存在一定的不足,但遗传算法在此方面有着一定的优势。文章在对模糊技术、神经网络和遗传算法研究的基础上,将这三种技术结合的方法--动态模糊神经网络用来进行复杂油气储层的识别和预测。同时将该方法应用于陕甘宁盆地中部某复杂油气储层的识别和预测,并取得了良好的效果。
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