【摘 要】
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能够较准确地进行气水层识别一直以来都是油气勘探开发非常关注的一个问题。在认真分析Z气田山2段储层地质特征的基础上。提出了基于格雷码遗传算法优化的概率神经网络方法（GG
【机 构】
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成都理工大学信息管理学院,成都理工大学能源学院
【基金项目】
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国家科技重大专项“鄂尔多斯盆地碎屑岩油气系统分析与有利勘探目标区评价”（2008ZX05002）
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能够较准确地进行气水层识别一直以来都是油气勘探开发非常关注的一个问题。在认真分析Z气田山2段储层地质特征的基础上。提出了基于格雷码遗传算法优化的概率神经网络方法（GGA—PNN），探索了该方法在气水层识别中的应用。首先综合常规测井资料和试气资料构建59个气水层样本（其中学习样本36个，预测样本23个），并进行数据归一化处理，然后采用格雷码遗传算法采训练PNN平滑参数和隐中心矢量建立起气水层目的层段识别模型。利用该模型对36个建模训练样本进行回判．正确率达100％。然后对23个预测样本进行识别，结果正确的有
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