模糊聚类神经网络技术在识别水淹层中的应用

英文篇名：APPLICATION OF FUZZY CLUSTERING NEURAL NETWORK TO IDENTIFYING WATER-FLOODED LAYER
中文刊名：天然气勘探与开发
英文刊名：Natural Gas Exploration and Development
作者：李武广 ; 杨胜来 ; 廖长霖 ; 王欣 ; 娄毅
英文作者：LI Wuguang ; YANG Shenglai ; LIAO Changling ; WANG Xin and LOU Yi(Key Laboratory of the Education Ministry of Petroleum Engineering ; China University of Petroleum-Beijing Campus)
中文关键词：神经网络 ; 聚类分析 ; 水淹层 ; 声波时差 ; 电阻率 ; 感应电导率
英文关键词：neural network ; clustering analysis ; water-flooded layer ; acoustic time ; resistivity ; induction conductivity
出版日期：2012-04-25
机构："石油工程"教育部重点实验室·中国石油大学(北京);
年：2012
期：02
出版单位：天然气勘探与开发

摘要

以认识油藏水淹层的水淹情况、指导石油勘探开发为目标,对比常用的多元回归分析方法,引入反向传播神经网络技术。针对油藏水淹层的测井资料,选取感应电导率、声波时差和电阻率作为特征变量,利用聚类分析法,根据水淹层测井数据的亲疏关系进行分类,分类结果作为神经网络结构输出,对测井数据进行训练学习,提高水淹层识别准确率。研究结果表明基于聚类分析的神经网络技术,可以很好地对油层水淹情况进行分析。
A technology of back propagation neural network is presented by comparing with the multiple regression analysis.This technology can not only identify the flooding of water-flooding layer but also guide the hydrocarbon exploration and development.In addition,the induction conductivity,acoustic time and resistivity are selected to be characteristic variables;and then well-logging data of water-flooded layer is classified by clustering analysis;the classified result can be as output of neural network structure and the well-logging data can be trained in order to increase identification accuracy.Result shows the neural network technology based on clustering can analyze water flooding of oil layers very well..

引文

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