在测井中用一种组合进化神经网络识别油水层

详细信息   

• 责任者：张学庆^c成都理工大学 ; 刘燕 ; 肖慈 ; 刘争平 ; 杨斌
• 刊名：石油物探
• 出版年：2001
• 卷期：４０^b４
• 关键词：神经网络系统 ; 地球物理测井20^a解译 ; 油藏30^a油水层识别 ; 遗传算法 ; 进化规划
• 页码：１１９～１２４，１４０
• 索书号：P630.6/208-5
• 图表：表３参６插图
• 分类号：2000,2100,0831
• 文摘期号：2002/06

摘要

分析了基于进化算法的神经网络，指出基于遗传算法的神经网络具有强的全局 搜索能力基于进化规划的神经网络具有强的局部寻优能力。在此基础上提出 了综合这两种神经网络优点的一种组合进化神经网络，它能快速有效地收敛到 全局最优，具有结构和权值的共同进化、变异算子与杂交算子的组合作用。将 其应用于油水层的测井解释中，降低了误判率。在某井的部分井段用几种方法 作了油水层识别，其结果是前馈神经网络的误判率为１７４％；基于遗传算 法的神经网络的误判率为１３％；基于进化规划的神经网络的误判率为１３％ ，而组合进化神经网的误判率为８７％。（寿星）