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文献标题: 基于微粒群算法的神经网络储层物性参数预测
文献来源: 王文娟;曹俊兴;张元标;王小权;  西南石油大学学报  2007年  06期
文献关键词: 神经网络孔隙度渗透率微粒群算法储层参数预测
文献摘要: 建立了一个具有自适应、复杂非线性储层预测模型,在计算方法上,由于多层前向型神经网络BP算法存在易陷入局部最优的缺点,而微粒群算法具有较强鲁棒性和全局收敛的优点。结合二者长处,利用基于微粒群算法的神经网络计算方法,对神经网络结构进行了改进。利用四川洛带地区气田的测井资料,用所设计的算法对储层的物性参数(孔隙度、渗透率)进行预测,并对其预测精度与用常规基于BP算法和基于LMBP算法得到的预测结果进行了比较分析,发现地质效果明显,有效地克服了基于BP算法和基于LMBP算法的缺点。
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