【摘 要】
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本论文着重从理论分析和实证检验两个方面,对人工神经网络模式识别的方法进行了较深入的研究,提出全面利用人工神经网络技术在测井资料解释中对储层评价的方法.在测井资料解
【出 处】
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石油大学(北京) 中国石油大学(北京)
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本论文着重从理论分析和实证检验两个方面,对人工神经网络模式识别的方法进行了较深入的研究,提出全面利用人工神经网络技术在测井资料解释中对储层评价的方法.在测井资料解释的预处理研究中,研制了用于人工神经网络模式识别前期处理的两个工具:测井曲线自动分层工具,测井数据归一化处理工具.研究了人工神经网络的一些算法工具,即:反向传播算法网络模型(BP),随机并行算法网络模型(ALOPEX),K-均值算法模型,自组织网络模型(KOHONEN),自组织特征映射网络模型(SOFM),学习矢量量化网络模型(LVQ),矢量量化网络模型(VQ),对它们适用于测井资料解释的可行性进行了研究,并为这些算法编写了应用程序.利用面向对象技术,在Microsoft Visual C++6.0环境下,设计开发了人工神经网络测井解释软件系统,并对油田实际资料进行处理,检验了该软件系统的实用性、可靠性和广泛性,证实了人工神经网络方法在储层评价中的优越性.
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