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题名基于小波神经网络的薄互储层参数预测
被引量:1
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作者
高美娟
田景文
谢美萍
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机构
大庆石油学院
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期434-438,共5页
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文摘
针对薄互储层沉积具有储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,及油气藏所具有的复杂性,本文提出了一种新的薄互储层参数的预测方法——小波神经网络技术,小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种新的神经网络模型,它充分利用小波变换良好的局部化性质,并结合神经网络的自学习功能,因而具有较强的逼近能力,从而提高薄互储层参数的预测精度,并通过实例验证了此方法的正确性。
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关键词
神经网络
小波
非线性函数
薄层储集层
参数预测
油气藏
油田勘探
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Keywords
Thin Interbedded Reservoir, Neural Networks, Wavelet, Non-Linear Function
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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