油藏描述中的软计算方法

构成软计算方法的3个主要成分是神经计算、模糊计算和进化计算。其中神经网络使系统获得学习和适应的能力,模糊逻辑主要处理非精确性和进行近似推理,遗传算法则提供进行随机搜索和优化的能力。三者之间的混合体可在功能上实现互补,从而使系统的总体性能最佳。软计算方法已在油藏描述领域引起关注和应用。研究资料表明,软计算对于油藏数据的处理、油藏表征、地震反演、测井解释、油藏映射来说,都是一个很好的选择。就不同软计算方法对油藏数据的处理进行了概述。为了提高对油藏数据的理解,减少预测的不确定性,未来的研究应主要集中在各种软计算方法的混合使用。