基于模糊神经网络的水淹层自动识别

• 作者: 冯亚丽 梁久祯 薛继伟 许少华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊逻辑推理 神经网络 自动识别 水淹层 测井资料
• 年，卷（期）: 2001,（16）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 147-149
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2711字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2001.16.052

摘要

针对油田水淹层识别存在的模糊性和多解性,提出了一种基于模糊神经网络的水淹层自动识别方法.该方法将神经网络技术所具有的高度自适应性、容错性及固有的并行处理能力与模糊逻辑所具有的模拟人类思维中的模糊综合判别特点有机地结合,实现了多因素模糊综合判断推理来完成水淹层自动识别.采用该方法,对大庆油田135个地层样本进行处理,符合率达87.6%.结果表明该方法对解决水淹层自动识别问题具有良好的适应性,可提高水淹层自动识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛继伟	大庆石油学院计算机科学系	10	178	6.0	10.0
2	许少华	大庆石油学院计算机科学系	68	929	15.0	27.0
3	梁久祯	大庆石油学院计算机科学系	6	122	5.0	6.0
4	冯亚丽	大庆石油学院计算机科学系	24	153	7.0	11.0