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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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文献信息
篇名 石油勘探信息管理中储层属性优化方法
来源期刊 系统管理学报 学科 工学
关键词 软计算 测井属性 GA-FCM 优化
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 87-93
页数 7页 分类号 TE112.221
字数 3727字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭海湘 中国地质大学管理学院 62 539 14.0 20.0
2 诸克军 中国地质大学管理学院 103 877 16.0 24.0
3 刁凤琴 中国地质大学管理学院 15 44 4.0 6.0
4 胡杰 中国地质大学管理学院 3 17 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
软计算
测井属性
GA-FCM
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统管理学报
双月刊
1005-2542
31-1977/N
大16开
上海市华山路1954号
1992
chi
出版文献量(篇)
2475
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45592
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