基于过程神经网络的水淹层自动识别系统

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摘要：针对油田开发中、后期的水淹层判别问题,提出了一种基于过程神经元网络的自动识别方法.过程神经网络是由若干过程神经元和一般非时变神经元按一定拓扑结构组成的一种连续神经网络,其输入和权值可以是过程函数.过程神经网络能够自动提取输入函数的曲线形态和幅值特征,并将多条曲线特征加以组合,形成类别输出.考虑到实际测井资料为随深度变化的离散采样数据,采用一种基于离散Walsh变换的方法对测井数据进行转换,实现了原始测井数据向网络的直接输入.根据取心井分析资料和专家解释结果确定了区块油层水淹类型,建立了水淹层标准模式库.在进行学习样本筛选时,考虑小层沉积微相类型和旋回特性对油层水淹状况的影响,模式库中包含了研究区块内各类具有沉积特征代表性的典型水淹油层样本.所建立的过程神经网络判别模型稳定,有较强的推广应用价值.对大庆萨北油田具有试油资料或投产初期分层测试资料的加密井进行了实际处理,取得了较好的结果.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95667X/200404/10345366.html

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关键词：神经网络 神经网 Walsh cqvip HTML 水淹层 自动识别 过程神经网络 判别模型 测井资料