基于神经网络与图象处理技术的油水层综合判别

• 作者: 孙文德 梁久祯 许少华 麻成斗
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 油水层综合判别 测井曲线 神经网络 图象处理 BP算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2001.03.007

摘要

提出了一种基于神经网络与图象处理技术相结合的油水层综合判别方法。首先将数字化测井曲线和地层参数经预处理转化为二值点阵图象模式，经过点阵数据编码压缩提取和记忆曲线所表征的地层模式特征，然后利用BP算法与遗传算法相结合的方法训练多层前馈神经网络。所得神经网络稳定、学习收敛速度快，同时有很强的记忆能力和推广能力，此模型对解决油水层综合判别问题具有良好的适应性。通过对大庆油田采油八厂升平油田葡萄花油层8口井的资料处理，取得了很好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	大庆石油学院计算机科学系	68	929	15.0	27.0
2	梁久祯	大庆石油学院计算机科学系	6	122	5.0	6.0
3	麻成斗	大庆石油学院计算机科学系	2	16	2.0	2.0
4	孙文德	大庆石油学院计算机科学系	1	4	1.0	1.0