基于气测资料的储层含油气性识别方法

基于气测资料构造适当的综合指标，分别利用模糊模式识别和误差反向传播（BP）神经网络两种方法对储层含油气性进行了分析。结果表明，气测资料与储层含油气性具有较强的相关性。模糊模式识别方法可以用来确定气测综合指标与储层含油气性之间的模糊关系，而且对待识别样品气测资料的随机性具有较强的适应性；神经网络法能够较准确地建立气测综合指标与储层含油气性之间的非线性关系，但在待识别样品气测资料具有随机性的情况下，识别结果具有随机性：利用模糊模式和BP神经网络方法对储层含油气性进行识别具有一定的可行性，能快速为储层含油气性分析提供一定的参考依据，并且前一种方法的识别效果优于后一种方法。     

基于灰色关联分析的储层含油气性气测解释方法

为了探讨储层含油气性评价的有效方法,将灰色关联分析用于储层含油气性气测解释.气测资料与储层含油气性具有较强的相关性,通过气测参数之间的相关分析,可以确定相对独立的储层含油气性气测解释参数.选取储层含油气性构造参考序列,把储层对应的气测参数当作比较序列,利用均权灰色关联分析求得不同气测参数与储层含油气性的关联度,进而确定待识别储层与已知含油气性储层加权灰色关联分析模型中不同气测参数的权重.将待识别储层对应的气测参数当作比较序列,利用加权灰色关联理论进行相关分析,得到待识别储层与已知含油气性储层的关联度,建立适当的隶属函数,并根据最大隶属度原则确定待识别储层的含油气性.分析结果表明,基于气测资料均权和加权灰色关联分析储层含油气性模式识别方法对数据量没有太高的要求,且计算方法简单,正判率高.     

基于灰色关联分析的储层含油气性气测解释方法

为了探讨储层含油气性评价的有效方法,将灰色关联分析用于储层含油气性气测解释.气测资料与储层含油气性具有较强的相关性,通过气测参数之间的相关分析,可以确定相对独立的储层含油气性气测解释参数.选取储层含油气性构造参考序列,把储层对应的气测参数当作比较序列,利用均权灰色关联分析求得不同气测参数与储层含油气性的关联度,进而确定待识别储层与已知含油气性储层加权灰色关联分析模型中不同气测参数的权重.将待识别储层对应的气测参数当作比较序列,利用加权灰色关联理论进行相关分析,得到待识别储层与已知含油气性储层的关联度,建立适当的隶属函数,并根据最大隶属度原则确定待识别储层的含油气性.分析结果表明,基于气测资料均权和加权灰色关联分析储层含油气性模式识别方法对数据量没有太高的要求,且计算方法简单,正判率高.     

基于气测资料的储层含油气性灰色关联识别

气测资料可以反映储层含油气性的好坏。选取储层含油气性构建参考序列,把储层对应的气测指标作为比较序列,利用均权灰色关联分析对不同气测指标与储层含油气性的相关分析,求得不同气测指标与储层含油气性的关联度,进而确定灰色关联分析模型中不同气测指标的权重。通过加权灰色关联分析,得到待识别储层与已知含油气性储层的关联度。建立适当的隶属函数,根据最大隶属度原则确定待判别储层的含油气性。实例分析表明,基于气测资料均权和加权灰色关联分析的储层含油气性模式识别法对数据量没有太高的要求,且计算方法简单,正判率高,实用性强。     

基于测录井资料的气油比定量计算方法

气测录井技术在识别复杂流体性质上发挥着越来越重要的作用。常规油气藏与复杂油气藏在测井和录井上的响应特征具有一定的相似性,利用常规测井方法或录井方法定量区分复杂储层困难较大。目前国内主要应用测井资料定量计算气油比从而识别流体性质,应用录井资料较少。研究发现,录井资料能更直观地反映地质特征与含油性特征。综合分析不同储层流体气测录井曲线响应特征,引入反映储层流体中轻烃组分与重烃组分相对含量的气测派生参数Ha、Hb,建立气测派生参数Ha、Hb与气油比的相关关系式。将相关关系式应用于最优化理论中,建立录井响应方程式,结合测井响应方程式求出储层中各组分相对含量,通过地层组分分析程序与最优化理论精确计算气油比。应用结果表明,综合测录井资料的气油比定量计算方法能精确计算气油比,且其计算结果与实际测试资料结论相符,为复杂流体性质的识别提供了有力的技术支撑。     

基于气测录井资料的气油比定量计算方法

气测录井技术在识别复杂流体性质上发挥着越来越重要的作用。常规油气藏与复杂油气藏在测井和录井上的响应特征具有一定的相似性,利用常规测井方法或录井方法定量区分复杂储层困难较大。目前中国主要应用测井资料定量计算气油比从而识别流体性质,应用录井资料较少。研究发现,录井资料能更直观地反映地质特征与含油性特征。综合分析不同储层流体气测录井曲线响应特征,引入反映储层流体中轻烃组分与重烃组分相对含量的气测派生参数H_a、H_b,建立气测派生参数H_a、H_b与气油比的相关关系式。将相关关系式应用于最优化理论中,建立录井响应方程式,结合测井响应方程式求出储层中各组分相对含量,通过地层组分分析程序与最优化理论精确计算气油比。应用结果表明,综合测录井资料的气油比定量计算方法能精确计算气油比,且其计算结果与实际测试资料结论相符,为复杂流体性质的识别提供了有力的技术支撑。     

基于SOM的模糊BP神经网络技术的电梯交通模式识别

电梯交通模式识别是有效实施电梯群控策略的前提.针对电梯交通需求的时变、非线性的特点,提出一种基于自组织特征映射网络(SOM)技术的模糊BP神经网络的电梯交通模式识别方法.该方法将模糊逻辑引进到BP神经网络中,利用SOM算法确定隶属函数,并对模糊规则进行合并,优化网络结构.利用BP神经网络的自学习功能,使模糊逻辑的隶属函数加权系数根据不同的交通模式改变,通过模糊推理,处理交通需求信息,进而实现电梯交通模式的识别.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊距离的BP网络板形信号模式识别的研究

介绍了一种新的板形信号模式识别方法 .该方法基于待识别信号与标准样本之间的模糊距离 ,并将模糊距离作为 BP网络的输入 ,有效地解决了在板材宽度变化时神经网络的拓扑结构形式不变的问题     

基于试井资料分析的煤储层渗透率定量预测模型

为了探讨煤储层渗透预测的方法,基于工区的试井资料,对煤储层渗透率的主控因素进行了分析,认为煤层埋深、储层压力、地应力和有效地应力与煤储层渗透率具有较强的相关性;以工区的试井资料为依据,选取相应的参数,利用多元线性逐步回归分析和非线性的BP神经网络两种方法,对煤储层渗透率进行了预测分析.预测结果和实测资料对比分析表明:预测的煤储层渗透率与实测的煤储层渗透率之间的误差较小,且非线性的BP神经网络方法预测结果明显优于线性回归预测的结果;基于试井资料建立煤储层渗透率预测模型具有可行性,其预测结果是可靠.     

基于模糊模式识别神经网络的企业风险动态识别方法研究

在企业风险等级识别过程中存在风险效应人为等分需要量化处理、多维特征指标识别困难以及不同企业间指标高度相似性等问题.为了更好地解决这些识别问题,将模糊模式识别与神经网络相结合提出模糊模式识别神经网络动态识别方法.该方法既克服了模糊模式识别只能处理静态数据且不能实现特征提取的问题,又克服了神经网络对于高维度、高相似性特征指标识别困难的问题.