| 石油勘探信息管理中储层属性优化方法 |
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| 引用本文： | 郭海湘,诸克军,刁凤琴,胡杰.石油勘探信息管理中储层属性优化方法[J].系统管理学报,2008,17(1):87-93. |
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| 作者姓名： | 郭海湘 诸克军 刁凤琴 胡杰 |
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| 作者单位： | 中国地质大学,管理学院,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(70573101);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070491011) |
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| 摘 要： | 运用软计算融合算法识别储层含油性的关键属性,建立了预测这些关键属性的软计算融合模型.具体步骤为:首先采用遗传算法(GA)和模糊C均值嵌套算法(GA-FCM)对含油性的测井属性进行约简,得到能够描述含油性的关键属性;然后再把GA和BP神经网络(GA-BP)进行融合构建预测关键属性的软计算融合模型,即通过GA优化BP的结构(包括网络输入属性的组合和最佳隐含层神经元个数的确定),并且用测试样本的误差作为评判该预测模型的优劣;最后对某油田的oilsk81,oilsk83,oilsk85 3口井进行了实证研究.
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| 关 键 词： | 软计算 测井属性 GA-FCM 优化 石油勘探 信息管理 储层属性 优化方法 Information Management Oil Exploration Reservoir Optimizing 实证研究 油田 预测模型 误差 测试样本 隐含层神经元 最佳 组合 输入属性 神经网络 结构 融合构建 |
| 文章编号： | 1005-2542(2008)01-0087-07 |
| 修稿时间： | 2007年1月17日 |
Research on Optimizing Reservoir Attributes in Oil Exploration Information Management |
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| GUO Hai-xiang,CHU Ke-jun,DIAO Feng-qin,HU Jie.Research on Optimizing Reservoir Attributes in Oil Exploration Information Management[J].Systems Engineering Theory·Methodology·Applications,2008,17(1):87-93. |
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| Authors: | GUO Hai-xiang CHU Ke-jun DIAO Feng-qin HU Jie |
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| Institution: | School of Management;China University of Geosciences;Wuhan 430074;China |
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| Abstract: | The paper proposes the fusion methods of soft computing which can recognize the core attributes of oil-bearing formation and sets up the forecasting model.The steps as follows: Firstly,obtaining the core attributes that can represent the oil-bearing formation by attributes of reduction using GA-FCM.Secondly,setting up the forecasting model to forecast the core attributes.The forecasting model is BP neural network(BPNN) and the optimal inputs of BPNN and the optimal number nodes of hidden layer are obtained ... |
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| Keywords: | soft computing well log attributes genetic algorithm & fuzzy C-means optimizing |
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