基于椭圆基函数动态模糊神经网络的储层特征预测 |
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引用本文: | 王婧慈,徐文远,胡高贤.基于椭圆基函数动态模糊神经网络的储层特征预测[J].科学技术与工程,2013(16):4518-4523,4528. |
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作者姓名: | 王婧慈 徐文远 胡高贤 |
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作者单位: | 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室;长江大学地球物理与石油资源学院;中国石油集团测井有限公司油气评价中心 |
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基金项目: | 中国石油重大科技专项(2011E—0305)资助 |
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摘 要: | 储层流动单元指数(FZI)能够从岩石物理相的角度体现出孔渗关系,可作为孔渗关系分析的辅助性参数。为了在孔隙度、渗透率未知的情况下对逐个采样点求取FZI,在分析泌阳凹陷白云岩分布区关键井的岩心数据和多种测井资料的基础上,建立了一种基于椭圆基函数(Ellipse Basis Function)的模糊神经网络FZI预测模型,该预测系统可根据学习样本自行创建或删减模糊规则。测井资料信息量庞大,因此这种具有自学习机制的预测系统有利于有效信息的提取和利用,特别对于复杂储层而言,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度,因而效率和精度更高。
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关 键 词: | 流动单元指数 模糊神经网络 椭圆基函数 测井 |
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