模糊逻辑和神经网络及其在含油饱和度预测中的应用

摘要：

对人工智能技术在油田开发中的应用做了简要回顾.介绍了模糊逻辑理论中的模糊排队算法和人工智能中的BP神经网络模型.将模糊排队算法和BP神经网络相结合,以新疆油田某井的实际测井曲线为例,用模糊曲线分析方法确定全局相关性强的输入变量(测井曲线),建立BP神经网络含油饱和度预测模型,并对含油饱和度做了预测,利用模型的预测结果和计算值相比较具有较高的吻合度,证明该方法在实际储层参数预测中具有良好的实用性.

关键词：测井曲线、模糊理论、神经网络、含油饱和度、储层参数

所属期刊栏目：31

分类号：O159;TE122.23;P631.32(代数、数论、组合理论)

在线出版日期：2007-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：327-330