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《天津大学》 2008年
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河流相沉积微相的模式识别算法及软件开发

金四纯  
【摘要】: 沉积微相识别是研究地层结构、构造和分析描述储层的基础工作,对寻找新的油层是重要的参考依据,目前绝大部分沉积微相识别工作都是手工进行的,工作效率低,受人为因素影响大,已不适应大港油田生产的要求,寻找并实现一种切实可行的沉积微相计算机自动识别方法已被人们所关注。 首先,本文采用一种基于BP神经网络技术与图像处理技术相结合的沉积微相自动识别方法,在BP神经网络模型选择上,考虑到传统的BP算法如果初值选取不当,网络学习易陷入局部极小,为此,采用了超线性BP算法与遗传算法相结合的方法,该方法是先利用遗传算法进行粗精度的学习,以达到选取初值的效果,然后采用超线性BP算法完成给定精度的学习。在小层测井曲线特征提取上,放弃以往利用BP神经网络识别沉积微相先提取曲线特征的做法,将数字化测井曲线转化为二值点阵图像模式,经过点阵数据编码压缩,直接输入到BP神经网络,由BP神经网络通过样本训练来提取和记忆曲线所表征的地层模式特征。 其次,通过对油田多个区块数百口井数字化测井曲线的大量测试,进行参数优化,提高了识别率,证明了识别方法的可行性、准确性。利用训练后的BP神经网络连续不断的处理资料,简化了传统预处理的过程,提高了原始资料信息的利用和识别的准确性。 最后,从软件设计的角度出发,阐述了软件应具有的功能和系统结构,介绍了软件开发过程中使用的工具和后台数据库,详细描述了数据库模型和软件的设计。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:P618.13

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【参考文献】
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