基于模拟退火算法预测储层参数

英文篇名：Predicting reservoir parameter based on simulation annealing algorithms
中文刊名：沈阳航空工业学院学报
英文刊名：Journal of Shenyang Institute of Aeronautcal Engineering
作者：杨东 ; 于桂荣
英文作者：YANG Dong\+1 Yu Guirong\+2 (1.Research Institute of Liaohe Oilfield Branch Company of PetroChina ; Liaoning Panjin 124010 ; 2.Shenyang Institute of Aeronautical Enginearing ; Liaoning Shenyang 110034)
中文关键词：储层参数 ; 模拟退火算法 ; 人工神经网络 ; 预测函数
英文关键词：reservoir parameter ; simulation annealing arithmetic ; artificial neural networks ; prediction function
出版日期：2005-02-28
机构：中油辽河油田分公司研究院,沈阳航空工业学院理学系辽宁盘锦124010 ,辽宁沈阳110034
年：2005
期：01
出版单位：沈阳航空工业学院学报

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 .

引文

[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]康立山等,非数值并行算法[M].北京:科学出版社,1994
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    [4]黄德双.神经网络模式识别系统理论[M].北京:电子工业出版社,1996
    [5]D.S.Johnson,et.al.Optimizationbysimulatedannealing:Anex perimentalevaluation[C],Part1,AT&TBellLaboratories,Mur rayHill(NJ),1987