相似度-遗传神经网络在储层物性预测中的应用

• 作者: 董兴朋
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 地球物理测井 遗传算法 相似度 神经网络 储层物性 预测
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 处理解释
• 页码范围: 267-271
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2012.03.010

摘要

传统的测井解释需要建立精确的数学模型,并常伴有严格的条件限制,因此很难得到真实反映储层特性的结果.采用遗传算法与BP神经网络相结合,利用遗传算法的全局寻优特点,优化神经网络的连接权值和阀值,提高网络的训练精度和预测精度,避免了BP算法易陷入局部极小的缺点,提高运算速度.将相似度的概念引入到测井中,定义相似度在测井中的计算公式,提出相似度与遗传神经网络相结合的方法.实例研究表明,预测准确性较高,可以有效控制预测精度,避免因储层差别大而造成的预测精度降低的现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董兴朋		6	21	4.0	4.0