基于加权模糊推理网络的河流-三角洲储层沉积微相识别

作者:董焕忠 时间:2005-01-01 点击数:

董焕忠

  • 1:大庆油田有限责任公司第三采油厂 黑龙江大庆163113

摘要(Abstract):

针对河流-三角洲储层沉积微相的划分问题,提出了基于加权模糊推理神经网络的判别方法. 该模型可同时处理油田沉积微相研究中专家的定性经验和反映油层沉积微相变化的定量数据. 根据取心井分析资料和专家解释结果确定区块沉积微相类型;建立标准模式库,判别待识别小层的沉积微相类型;同时可较好地解决过渡性沉积微相在识别中存在的多解性问题. 应用该方法处理了大庆油田萨北开发区23口井的实际资料,识别符合率达到84.1%.

关键词(KeyWords):沉积微相;测井曲线;模糊神经网络;模式识别

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):国家自然科学基金资助项目(60373102)

作者(Author):董焕忠

Email:

2019 版权所有©东北石油大学 | 地址:黑龙江省大庆市高新技术产业开发区学府街99号 | 邮政编码:163318

信息维护:学报 | 技术支持:现代教育技术中心

网站访问量: