模糊逻辑和神经网络及其在含油饱和度预测中的应用

• 作者: Roger.T 石磊 赵睿
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 测井曲线 模糊理论 神经网络 含油饱和度 储层参数
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 方法研究
• 页码范围: 327-330
• 页数: 4页
• 分类号: O159|TE122.23|P631.32
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2007.04.005

摘要

对人工智能技术在油田开发中的应用做了简要回顾.介绍了模糊逻辑理论中的模糊排队算法和人工智能中的BP神经网络模型.将模糊排队算法和BP神经网络相结合,以新疆油田某井的实际测井曲线为例,用模糊曲线分析方法确定全局相关性强的输入变量(测井曲线),建立BP神经网络含油饱和度预测模型,并对含油饱和度做了预测,利用模型的预测结果和计算值相比较具有较高的吻合度,证明该方法在实际储层参数预测中具有良好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石磊	中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院	72	233	8.0	12.0
2	赵睿	中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院	33	171	6.0	12.0