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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。 相似文献
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构成软计算方法的3个主要成分是神经计算、模糊计算和进化计算.其中神经网络使系统获得学习和适应的能力,模糊逻辑主要处理非精确性和进行近似推理,遗传算法则提供进行随机搜索和优化的能力.三者之间的混合体可在功能上实现互补,从而使系统的总体性能最佳.软计算方法已在油藏描述领域引起关注和应用.研究资料表明,软计算对于油藏数据的处理、油藏表征、地震反演、测井解释、油藏映射来说,都是一个很好的选择.就不同软计算方法对油藏数据的处理进行了概述.为了提高对油藏数据的理解,减少预测的不确定性,未来的研究应主要集中在各种软计算方法的混合使用. 相似文献
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