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题名模糊逻辑和神经网络及其在含油饱和度预测中的应用
被引量:3
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作者
赵睿
roger. t
石磊
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机构
中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院
Petroleum Recovery Research Center
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出处
《测井技术》
CAS
CSCD
2007年第4期327-330,共4页
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文摘
对人工智能技术在油田开发中的应用做了简要回顾。介绍了模糊逻辑理论中的模糊排队算法和人工智能中的BP神经网络模型。将模糊排队算法和BP神经网络相结合,以新疆油田某井的实际测井曲线为例,用模糊曲线分析方法确定全局相关性强的输入变量(测井曲线),建立BP神经网络含油饱和度预测模型,并对含油饱和度做了预测,利用模型的预测结果和计算值相比较具有较高的吻合度,证明该方法在实际储层参数预测中具有良好的实用性。
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关键词
测井曲线
模糊理论
神经网络
含油饱和度
储层参数
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Keywords
logging curve, fuzzy ranking arithmetic, BP neural networks, oil saturation, reservoir parameter prediction
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分类号
O159
[理学—基础数学]
TE122.23
[石油与天然气工程—油气勘探]
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