神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在地層電參數(shù)提取中的應(yīng)用
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摘要
近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研究的重要意義已為許多科學(xué)家所承認，它是智能計算發(fā)展的一個主流方向。20世紀80年代中期以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新引起了許多科學(xué)工作者的興趣，形成近代非線形科學(xué)和計算智能研究的主要內(nèi)容之一。特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了新近20年的迅速發(fā)展，它所具備的獨特知識表示結(jié)構(gòu)和信息處理的原則，使其在許多應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著的進展，能夠為解決一些傳統(tǒng)計算機極難求解的問題提供滿意的解，或者為尋求滿意解提供全新的思路。它作為一種非線性數(shù)學(xué)方法，已被廣泛應(yīng)用于石油地質(zhì)研究領(lǐng)域，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別功能對巖性、巖相、儲層敏感性及儲層流體性質(zhì)進行識別和利用其參數(shù)預(yù)測功能進行測井儲層參數(shù)計算等。而目前石油工業(yè)確定儲層電參數(shù)及測試層位時的主要依據(jù)是測井解釋。測井解釋的主要任務(wù)概括起來說就是為了解決以下兩類問題：一是定量計算儲層參數(shù)， 如孔隙度、滲透率、泥質(zhì)含量、粒度中值和含油飽和度等。長期以來，傳統(tǒng)的解釋方法都是建立在線性和均值測井理論基礎(chǔ)上．將復(fù)雜目題進行了簡化假設(shè)．因而建立的測井解釋模型與實際有較大的誤差：二是判別問題．如油層、氣層、水淹層、水層識別、巖性識別和裂縫識別等。目前采用的方法主要有交會圖技術(shù)、多變量分析和模式識別等。這些方法的主要缺陷是，對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的規(guī)律性要求較高，當(dāng)模式類之間的判別界面復(fù)雜時，很難獲得滿意的結(jié)果。實際上，測井響應(yīng)與地層特性之間的關(guān)系是十分復(fù)雜的．很難用一種方程來表達。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決這類問題具有獨特優(yōu)越性．它能完成輸入和輸出之間復(fù)雜的非線性映射。通過對簡單的非線性函數(shù)進行幾次復(fù)合，便可實現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)關(guān)系的轉(zhuǎn)換。因而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作測井解釋時，不需要事先建立任何測井響應(yīng)方程或提供經(jīng)驗公式。而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有容錯性和精確性特點。利用該方法進行測井定量解釋，可避免解釋過程中一些中間參數(shù)選取和求取所帶來的人為誤差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測井解釋計算系統(tǒng)還具有操作方便、計算速度快、處理結(jié)果準確等優(yōu)勢。在勝坨油田二區(qū)高含水砂巖濁藏水淹層測井評價中應(yīng)用取得了好的效果。因此本系統(tǒng)在石油勘探和開發(fā)中具有廣闊的應(yīng)用前景，為測井解釋開辟了一條新途徑，也為石油勘探提供了新的方法。


主要參考文獻

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