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文章所述的ANFIS是将模糊技术与神经网络技术相结合而形成的一种高分辨率非线性反演方法，是集模糊逻辑推理的强大结构性知识表达能力与神经网络的强大自学能力于一体的新技术。ANFIS是由可更改的前提和结论两部分组成，采用（GD+LSE）混合算法自适应地进行调节，该算法减少了原始纯反向传播算法的收缩空间的维数，因而收敛速度非常快。这种高分辨率非线性反演方法兼有二者的优点，对原始模型没有依赖性。在实际反演中，首先由井点出发构造测井资料与井旁地震道的非线性映射关系，并根据地下介质在横向上的变化特征来更新非线性映射关系，并在地质约束下进行自适应外推，其反演过程是总体反演过程，以实现高分辨率反演，获得高分辨率的储层参数剖面。实践证明，应用ANFIS可建立储层参数与地震信息之间的较精确关系，所获得的储层参数剖面具有精度和分辨率高的特点，是提高储层预测效果的一种有效手段。     

裂缝型储层电成像测井响应三维数值模拟

根据微电阻率扫描成像测井仪器的设计原理、结构及测量方式．利用三维有限元法研究了微电阻率扫描成像测井仪器对裂缝的响应,模拟了测井响应随裂缝宽度、裂缝延长深度、电阻率对比度及裂缝倾角的变化关系,并考察了仪器对2条水平裂缝的分辨率。研究结果表明：单一水平裂缝的宽度和电阻率对比度的变化对测井响应有明显的影响：高角度裂缝的测井响应出现明显的不对称现象;双水平裂缝间距小于5mm时．2条裂缝无法分辨开来。这一研究结果对于利用电成像测井进行裂缝识别及定量评价具有参考价值。     

图像识别方法在FMI图像处理中的应用

研究了图像理解的一些基本算法,为全井眼微电阻率扫描成像测井(FMI)图像理解设计了一套算法,该算法实现了多目标检测、目标参数计算、参数分析及其在FMI图像处理中的应用.从FMI图像中得到了孔洞及裂缝的形状特征量(长度、宽度、圆度或复杂度等),达到了对FMI图像的定性和定量分析.     

利用测井技术识别和探测裂缝

在测井新技术中用于裂缝识别与研究的主要是地层微电阻率扫描成像、声波成像和方位侧向成像等成像测井系列.常规测井技术与成像测井技术结合,不但可以识别裂缝,计算裂缝的几何参数,还能给出裂缝的有效性、发育程度等参数,进一步分析裂缝网络的横向展布情况.给出的实例说明了测井技术在探测裂缝方面的实用性.     

裂缝性储层阵列侧向测井响应反演研究

建立了裂缝性储层阵列侧向测井响应的三维有限元正演模型.利用三维有限元方法计算不同角度、不同裂缝孔隙度裂缝的阵列侧向测井响应,得出裂缝性储层的阵列侧向测井响应与裂缝孔隙度、裂缝倾角的关系.随裂缝孔隙度增加,阵列侧向视电阻率降低.低角度裂缝的阵列侧向深浅视电阻率呈现负差异,高角度缝呈现正差异.将阵列侧向测井反演问题转化为无约束的非线性全局优化问题,利用差分进化算法对阵列侧向测井进行反演,为阵列侧向测井资料反演裂缝性地层参数提供了理论基础.     

基于GA-ANFIS的油气储层地震预测方法及应用

基于GA-ANFIS理论，将遗传算法与模糊神经网络技术有机地相结合，构成一种新的油气储层地震非线性预测方法。这种新的预测方法在油气储层预测中，利用地震数据和测井数据之间的非线性映射关系建立训练样本，将GA算法与ANFIS网络中的学习算法相结合，构成混合算法来优化ANFIS网络的前提参数和结论参数，并在遗传算法中加入禁忌搜索算法，这种混合算法自始至终将各算法按一定概率比例进行，其概率自适应变化，加快了网络收敛速度和提高了网络性能，获得了良好的预测效果。在测井数据约束下，应用所提出的方法对碳酸岩盐储层和砂岩储层分别进行了平面预测和剖面预测，并按储层有效性指数进行了储层分级，这种分级反映了储层的有效性和含油气状况，提高了油气储层的实际预测效果，是对油气储层预测技术的一种新发展，开拓了油气储层预测发展技术。     

利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度

碳酸盐岩储层非均质性和各向异性强,利用某种单一技术难以准确定量地刻画出裂缝孔隙度空间分布情况.利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS(自适应性模糊神经网络)综合预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度.用成像测井资料准确识别裂缝孔隙发育位置.并计算出裂缝孔隙度的大小,用自适应性模糊神经网络建立井孔裂缝孔隙度和井旁地震属性数据体之间的函数关系模型,结合全区地震属性数据体对碳酸盐岩储层进行定量评价.利用该项技术预测塔中某工区碳酸盐岩储层裂缝孔隙度分布,预测结果与钻遇优质储层的井点吻合,说明该方法在该区有一定的实用性.     

利用测井技术识别和探测裂缝

测井技术是识别裂缝的主要技术之一，测井信息的种类也较多。常规测井方法中，信息明显且解释方法较成熟的主要有电阻率测井、声波测井和地层倾角测井，而在测井新技术中用于裂缝识别与研究的主要是地层微电阻率扫描成像、声波成像和方位侧向成像等成像测井系列。常规技术与成像技术结合，不但可以识别裂缝，计算裂缝的几何参数，还能给出裂缝的有效性、发育程度等参数，可进一步分析裂缝网络的横向展布情况。文中给出的实例说明了测井技术在探测裂缝方面的实用性。     

声电成像测井解释处理软件的开发与应用

针对井周声波成像测井和微电阻率扫描成像测井在推广应用存在的问题进行研究,探讨问题产生的原因,寻找解决问题的方法,从而提高声电成像测井资料的解释处理水平.并将结合声电成像测井实验模拟井的前期研究成果,采用数值模拟技术和统计分析技术,建立基于声电衰减理论的裂缝参数定量计算公式和方法,开发了一套新的声电成像测井资料解释处理系统,实现裂缝参数的定量计算.     

成像测井资料在裂缝识别中的应用

相对于其它技术手段,成像测井很好地解决了裂缝有效性检测的问题。文章通过苏北地区Star—Ⅱ井壁微电阻率扫描成像测井资料的研究,总结了几种裂缝发育的特征,对裂缝的某些参数给出了定量计算方法。并最终为研究区储层裂缝预测提供了依据。     

地震和测井联合反演储层波阻抗技术

通过地震和测井联合反演，可以获得高分辨率的井间地层波阻抗分布的信息。综合应用波动方程反演和神经网络分析来反演地层波阻抗参数，其过程分3步：第一步，应用先验地质知识，对地震数据和测井曲线进行地质解释，并对油井曲线进行对层和标定，然后求取相应的层速度的低频信息，旨在搞清井间地层结构状况，为线性反演提供地层产状的先验信息；第二步，应用非线性波动方程反演，在层速度界面及井中物性参数约束下，从地震数据中反演高分辨率的反射系数及波阻抗参数；第三步，应用CUSI神经网络分析方法，以高分辨率的反射系数及波阻抗等参数作为约束，以沿层求取的地震特征作为输入，以井中反演的波阻抗参数为期望输出，对非线性波动方程反演出的波阻抗参数进行非线性标定，得出井间的地层绝对波阻抗物性参数。     

神经网络法地震反演应用及效果

X潜山研究区属于储层非均质性极强的裂缝型油藏,构造极为复杂,初始模型的构建难度极大,多解性非常强。为此,要寻找一种方法,充分利用现有各种测井资料,弥补声波测井的不足;充分利用地震资料的中频信息,来提高储层反演的分辨率和精度,尽可能的减少反演结果的多解性,增加反演成果的客观性,以便更准确地进行储层预测。作者建立地震属性与测井资料的多维线性或非线性的统计关系,进而利用基于神经网络法地震反演和线性、非线性多元地震属性分析对裂缝型储层进行横向预测。概率神经网络方法采用了交叉检验预测精度的方法,所以,在相关性较好的情况下,增加了预测结果的可靠性,减少了多解性,提高了预测结果的精度。     

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近几年来,测井地震结合储层横向预测技术在石油、天然气勘探、开发领域受到广泛关注。如何将纵向分辨率高的测井信息与横向连续性好的地震信息有机地结合起来进行储层预测,是众多地质、物探、测井工作者探讨的焦点。四川测井公司经过数年的努力,结合川东地区的地质特点,探索了一套测井地震结合储层横向预测技术。这套技术从单井岩心资料出发,通过岩性标定测井、测井储层参数计算、储层裂缝分析及多井储层对比,精确评价储层。在此基础上,通过合成记录处理、高分辨率处理、地震速度宽带约束反演、地震特征参数分析、神经网络分析、综合判别分析及储层参数反演等一系列测井地震结合处理分析技术,最终得到各种储层参数的平面预测结果,为滚动勘探部署和储量计算与升级提供依据。到目前为止,这套技术已先后在川东地区明月峡构造带、温泉井构造、五百梯构造、渡口河构造等区域应用,取得了较好的应用效果。     

利用地震,测井资料联合反演储层物性参数

地震、测井资料联合反演技术，是利用地震，测井数据的互补特性，从井间地震数据中反演地层的物性参数。共分三步进行：（１）查清井间地层构造形态，应用Ｂｏｒｎ近似反射线性反演技术，从叠前或叠后地震记录中得到反映层速度界面的反射系数剖面，效果相当于有或叠后的偏移剖面，并用作非线性反演的井间几何形态约束信息；（２）求取井间地震波参数，应用最优拟合牛顿法学线性反演技术，分别得到地层反射系数，波阻抗和介质速度参数     

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地震资料与测井资料联合反演技术用于反演地震剖面，得到了由测井曲线构成的剖面。文章研究基于近年来得到不断发展和应用的非线性理论中的神经网络算法，其目的是为了得到高分辨率、高精度的反演剖面。方法具有自适应子波调整的特点，克服了传统反演方法在这一方面的缺陷；能够反演多种测井曲线，比传统反演方法具有明显优势；可获得纵、横向上分辨率均较高、与实际资料吻合程度高的反演剖面，有利于储层的高精度、综合性的研究。方法在初步应用中取得了较好效果，展示了良好的应用前景。     

地震波阻抗反演的ANNLOG技术及其应用效果

通过地震子波的多级分解和多级非线性变换，得到一种非线性地震褶积模型。将该模型与Ｆ－Ｐ模型人工神经理论相结合可形成一套利用测井和地层约束的高分辨率地地震波阻抗反演技术。其突出的特点是：多级非线性变换能使迭代反演快速收敛，并具有极高的纵向反演分辨率；用于存储多级地震子波的人工神经网络，可根据地震数据动力学特征在横赂上的变化进行了可靠的自适应外推反演，并在横向上保持纵向保持纵向分辩率的连续性。     

电磁与重力数据非线性约束联合反演

利用已知的地震、地质、电测井等资料进行电磁、重磁资料约束联合反演是提高重磁电勘探分辨率的重要途径。基于测井统计的电阻率与密度两种物性参数之间的关系,同时利用测井数据、地震剖面、地质解释剖面等先验信息约束建模,采用非线性的人工鱼群反演算法,实现了基于井震约束的大地电磁与重力数据的并行联合反演,提高了电磁和重力勘探的分辨率。模型和实测数据测试反演表明,提出的非线性约束联合反演方法有很好的实用性。     

基于模型地震反演储层预测技术的应用——以牛圈湖油田西山窑组为例

牛圈湖油田西山窑组(J2x)属于低孔、低渗、低压的"三低"油藏,储层非均质性强,储层预测尤为重要。根据测井曲线的对比及交会分析,选择了自然伽马曲线和声波时差曲线来构建具有声波量纲的拟声波曲线,采用宽带约束模拟退火非线性全局寻优反演方法进行了储层预测。通过3种测井资料(10%地震和90%测井、30%地震和70%测井、50%地震和50%测井)约束程度对比,发现使用10%地震和90%测井参与程度的反演结果精度最高,表明基于模型的地震反演技术可获得高分辨率的地层波阻抗资料,并能有效地区分储层与非储层。根据储层预测结果与实钻结果的对比,分析了误差原因和存在的问题。     

基于局域波分解和约束插值的地震反演

在我国东部油田的勘探开发中,井震联合高分辨率反演是薄互层储层预测的有效方法,将高频测井资料和相对低频的地震资料有机地结合起来,得到与地震资料吻合程度高的层状地质模型是获得好的反演结果的基础.为此,在时间-相位模型约束的井资料外推方法中,引入局域波分解技术来求解地震瞬时相位;通过井旁地层对比,建立测井资料与地震资料之间的联系,把测井信息在地震资料建立的等相面约束下外推出去,以获得高分辨率的属性反演剖面.针对局域波分解方法中的一些不足,提出了一种新的方法--希尔伯特变换均值模式分解法,提高了方法的计算速度和抗噪能力.此外,对测井属性外推插值到井外的方法--基于约束插值的反演理论进行了探讨,从理论上解释了拟测井曲线反演的有效性.将上述方法应用于大庆油田茂2井区,获得的扶余油层的波阻抗、自然伽马、电阻率、砂体隶属度分布等反演剖面的分辨率得到了提高,横向连续性得到了改善.