模糊模型的智能识别方法及其应用于NMR测井资料的反演

我们在本文中叙述一种模糊模型识别新方法，它能给出NMR资料渗透率预测的反演问题解。模糊逻辑方法使用模糊IF-THEN控制来建立渗透率(输出变量)和NMR T2分布平均值ΦNMR、ΦFF、ΦBF(输入变量)的相互关系。我们介绍一种智能驱动数据方法，它能以两步学习算法产生模糊控制。第1步，对一组输入—输出岩心测量值进行模糊聚类以获得快速样本方法中模糊控制的一个初始近似值。这组观察值是有关模型所假设的唯一信息；第2步，模糊识别控制的前因输入参数和后果输出参数是用梯度下降法微调谐的。模糊识别方法随后用于评价同一油田中未取心井的渗透率。用马拉开波盆地(委内瑞拉西部)的复杂硅碎屑岩层序资料计算机模拟表明：模糊模型方法要优于常规经验关系式和统计反演方法。