10.3969/j.issn.1001-3695.2001.03.007
基于神经网络与图象处理技术的油水层综合判别
提出了一种基于神经网络与图象处理技术相结合的油水层综合判别方法。首先将数字化测井曲线和地层参数经预处理转化为二值点阵图象模式,经过点阵数据编码压缩提取和记忆曲线所表征的地层模式特征,然后利用BP算法与遗传算法相结合的方法训练多层前馈神经网络。所得神经网络稳定、学习收敛速度快,同时有很强的记忆能力和推广能力,此模型对解决油水层综合判别问题具有良好的适应性。通过对大庆油田采油八厂升平油田葡萄花油层8口井的资料处理,取得了很好的效果。
油水层综合判别、测井曲线、神经网络、图象处理、BP算法、遗传算法
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TP183(自动化基础理论)
黑龙江省自然科学基金
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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