基于NNFR神经模糊推理的储层参数识别与评价

• 作者: 宋经纬 张媛媛 张方舟 邱露露 金宗泽
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据归一化 神经网络 模糊推理 储层预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 211-215
• 页数: 5页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.06.047

摘要

随着勘探技术的不断发展，研究的不断深入，对油气层预测的精度越来越高。为了提高参数识别的精度，同时，为了应用地化数据实现储层的参数识别与评价，文中通过引入数据归一化算法来克服各方面因素对预测结果的干扰，并借助基于NNFR的神经模糊推理来帮助实现参数的识别与评价。通过建立参数预测的分析步骤方法最终完成对储层参数的识别。并为验证理论模型的正确性，通过对7口井12个试油井的井段数据井进行测试与验证，证实了该方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张方舟	东北石油大学计算机与信息技术学院	36	70	5.0	6.0
2	金宗泽	东北石油大学计算机与信息技术学院	8	25	3.0	5.0
3	邱露露	东北石油大学计算机与信息技术学院	3	15	2.0	3.0
4	张媛媛	东北石油大学计算机与信息技术学院	4	12	2.0	3.0
5	宋经纬	东北石油大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0