模糊神經網絡在測井數(shù)據處理中的應用研究.pdf

1、隨著能源經濟的發(fā)展，石油的勘探、開發(fā)的迅速發(fā)展，測井技術在石油勘探開發(fā)中處于舉足輕重的地位。石油測井高新技術多，決定了其信息復雜性和繁雜性的特點，常規(guī)的測井數(shù)據解釋方法單一，人的經驗在測井解釋分析中占有很大比例，特別是針對復雜地質地形，例如低孔、低滲非均質性的儲層，用常規(guī)的解釋方法進行含油性評價，結果往往不是很理想，所以要解決面臨的問題，應該采取適當?shù)臄?shù)學方法，建立測井響應值和地質參數(shù)之間的數(shù)學關系，即建立合理的解釋模型。
　　

2、 論文首先闡述了石油測井解釋的基礎知識，包括分析解釋過程中的相關參數(shù)及儲層分層分析等。接下來，重點詮釋了模糊神經網絡以及針對測井數(shù)據分析改進的FBP 神經網絡，針對改進的FBP 神經網絡算法，分別將其運用到測井數(shù)據處理過程中，分別給出了模型建構、樣本學習、網絡訓練的過程進行計算測井數(shù)據的孔隙度和滲透率，以及儲集層分層，最后通過設計的測井解釋系統(tǒng)，給出預測結果和對比結果。
　　 實驗結果表明，作為一種非線性方法進行數(shù)據處理，人工神

3、經網絡更好的反映了儲集層地質參數(shù)和實際地層特征，另外，用VisuAlC++開發(fā)的測井解釋系統(tǒng)，具有能夠單機運行、設計操作簡單、功能靈活的特點，能夠方便的進行各種小型測井數(shù)據處理工作，也可嵌入大型石油地質軟件中，能夠很好的進行石油數(shù)據處理工作。
　　 論文的主要工作與貢獻有：
　　 1、研究了測井解釋的基本原理和方法，完成了對孔隙度、滲透率和飽和度等重要參數(shù)的定義和計算；
　　 2、闡述了FBP 模糊神經網絡，首次