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长庆气田马五_1储层分类的测井模糊神经网络

童孝华  汪徐焱  潘洪灏  王宏  
【摘要】:长庆气田马五1 储层非均质严重,储层种类多且各类储层的分布规律及特征信息模糊不清,缺乏先验知识与经验模式的特点。本项研究引进了模糊神经网络方法,利用测井数据建立了长庆气田马五1 储层测井判识的模糊神经网络。计算结果表明,其辨识精度( 回判) 达到了97 .45 % ,为利用测井进行储层划分提供了一种方便迅速的工具。经过气田近70 口气井的储层分类验证,取得了较为令人满意的结果,表明此分析技术在特定背景条件下较之单一的模糊模式识别或 B P 神经网络的精度更高,方法更先进,它既可以避免测井储层识别中因环境影响岩性、电性特征模糊而引起的误差,还可以避免因噪音数据影响网络学习限入局部极小的可能,且网络在接受了特征数据后学习速度也得到较大提高。

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