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储层识别是石油勘探中十分重要的基础工作,它可以为油田勘探和开发提供可靠的依据。神经模糊混合方法是通过对测井数据的学习,运用模糊逻辑与神经网络相结合的混合系统对测井数据进行提取和优化。根据来自不同油井的观测数据,采用一个二阶段的策略来决定该预测模型的结构和参数,从而对测井储层进行识别。给出了该混合方法预测的初步结果,为油井的开发提供了重要的参考。