期刊文献+

基于模拟退火算法预测储层参数 被引量:1

Predicting reservoir parameter based on simulation annealing algorithms
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 讨论了如何将地震资料、测井信息和先验地质知识有机地结合起来预测储层参数,以便揭示储层内部细节和纵横向变化特征。通过将模拟退火算法与人工神经网络相结合,能够解决非线性全局优化问题,勾画出地震信息和储层参数之间的复杂关系,为储层特征描述和储层横向预测提供提供直观、可靠的地层参数剖面 -孔隙度、砂泥质百分含量、含水饱和度及渗透率等剖面。 Through integrating seismic data,borehole information,and a prior geologic knowledge organically, the article discusses the prediction method of reservoir parameter in order to reveal internal details and vertical-lateral variation features of reservoir .With the fusion of Artificial Neural Networks and simulated annealing arithmetic,we can solve the question of nonlinear optimization and obtain complicated relation of seismic information and reservoir parameter. It will supply intuitionistic and reliable stratigraphic parameter profiles,i.e.porosity,sand-shale content,hydrous saturation,and permeation profiles,etc., for geologist to do reservoir characteristic description and reservoir lateral prediction .
作者 杨东 于桂荣
出处 《沈阳航空工业学院学报》 2005年第1期76-77,共2页 Journal of Shenyang Institute of Aeronautical Engineering
关键词 储层参数 模拟退火算法 人工神经网络 预测函数 reservoir parameter simulation annealing arithmetic artificial neural networks prediction function
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[美]包约翰.自适应模式识别与神经网络[M].北京:科学出版社,1990..
  • 2康立山 谢云 尤矢勇 罗祖华.非数值并行算法[M].北京:科学出版社,1994..
  • 3.[A]..美国勘探地球物理学家学会第63届年会论文集[C].北京:石油工业出版社,1994..
  • 4D.S.Johnson,et.al.Optimization by simulated annealing:An experimental evaluation[C],Part 1,AT&T Bell Laboratories,Murray Hill(NJ),1987

共引文献13

同被引文献20

引证文献1

二级引证文献47

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部