神经模糊混合系统在测井储层识别中的应用

储层识别是石油勘探中十分重要的基础工作,它可以为油田勘探和开发提供可靠的依据。神经模糊混合方法是通过对测井数据的学习,运用模糊逻辑与神经网络相结合的混合系统对测井数据进行提取和优化。根据来自不同油井的观测数据,采用一个二阶段的策略来决定该预测模型的结构和参数,从而对测井储层进行识别。给出了该混合方法预测的初步结果,为油井的开发提供了重要的参考。     

全断面钻爆法在洞室开挖中的应用

全断面钻爆法适用于围岩坚固稳定,采用钻孔爆破方法将洞室开挖断面1次性开挖成型的地下建筑工程洞室开挖掘进方法。文章引用赤峰市巴林左旗沙那水库水电站引水洞的洞室开挖施工程序,取得了较好的技术及经济效益,可供有关工程参考。     

混合智能系统在测井储层识别中的应用

介绍混合智能系统,并充分利用该系统在学习、自动模式识别和近似推理方面的优势,采用模糊神经混合方法对石油测井中的储层进行识别。该方法通过对测井数据的学习,运用模糊逻辑与神经网络相结合的混合系统对测井数据进行提取和优化;根据来自不同油井的观测数据,采用一个两阶段的策略决定预测模型的结构和参数,进而对测井储层进行识别。给出了该混合方法预测的初步结果,为油井的开发提供了重要的参考。     

油藏描述中的软计算方法

构成软计算方法的3个主要成分是神经计算、模糊计算和进化计算.其中神经网络使系统获得学习和适应的能力,模糊逻辑主要处理非精确性和进行近似推理,遗传算法则提供进行随机搜索和优化的能力.三者之间的混合体可在功能上实现互补,从而使系统的总体性能最佳.软计算方法已在油藏描述领域引起关注和应用.研究资料表明,软计算对于油藏数据的处理、油藏表征、地震反演、测井解释、油藏映射来说,都是一个很好的选择.就不同软计算方法对油藏数据的处理进行了概述.为了提高对油藏数据的理解,减少预测的不确定性,未来的研究应主要集中在各种软计算方法的混合使用.