基于径向高斯网络的薄互储层参数预测
高美娟1 , 田景文2
1. 大庆石油学院;
2. 哈尔滨工程大学自动化学院
Prediction of thin and interbedded reservoir parameters based on radial Gauss networks
Gao Meijuan1 , Tian Jingwen2
Daqing Petroleum College, Anda City, Heilongjiang Province 151400, China
摘要 针对油气藏所具有的复杂性,以及薄互层沉积的储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,本文提出了一种用于薄互储层参数预测的新方法--径向高斯网络技术。径向高斯函数网络(RBFNN)采用局部逼近网络方式,具有学习速度快的优点和很强的函数逼近和模式分类的能力,因而可提高薄互储层参数的预测精度。实例验证了此方法的正确性。
关键词 :
薄互储层 ,
BP算法 ,
高斯函数 ,
神经网络
Abstract :Aimed at complexity having in oil-gas reservoir and characters of the reservoir thickness and its strong lateral variance having in thin and interbedded deposition,the paper presented a new method that is used for prediction of thin and interbedded reservoir parameters-radial Gaussian networks technique.The radial Gaussian function networks(RBFNN)adopted local approaching networks which has a superiority of fast learning speed and ability of strong function approach and modeclassification so that can improve prediction precision of thin and interbedded reservoir parameters.The test cases show that the method is correct.
Key words :
thin and inerbedded reservoir
back propagation algorithms
Gaussian function
neural networks
收稿日期: 2000-09-07
作者简介 : 高美娟,副教授,1965年生,1995年毕业于中国地质大学(北京)应用地球物理专业,获硕士学位.曾负责完成"三维地震资料处理及精细描述"、"勘探开发一体化油藏描述软件包"、"人工神经网络模式识别方法研究及软件编制"等多项科研课题,在国内外学术刊物和会议上发表论文10余篇.现在大庆石油学院攻读博士学位.
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