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文档简介

Petrel 训练和估计模块-第一部分 （井数据的利用) 多年来人工神经网络技术在储层预测，油气藏描述中起着重要的作用。其基本算法概念是模拟人类大脑对朴捉到的多现象，多信号进行快速识别（训练的过程）以实现模糊分类和估计，比如对多种物体相似颜色，相似形状的区分等。单一的地震属性对储层岩性和物性的反映往往有偏差，多属性参数分析能减少这种偏差。PETREL软件中的训练和估计（Train & Estimation）模块就是应用人工神经网络技术分别对以测井曲线，层面地震属性，地震体为输入的系统进行模糊聚类和预测估算， 为地学人员提供方便的解释工具。下面我以测井曲线为输入数据分别介绍一下估计和分类的应用。 某井缺失某测井曲线，但邻井具备该曲线 看下面例子，Agate-H6井有声波DT， 密度RHOB 和孔隙度曲线（PHIT）， 但Copper-6 井没有PHIT曲线。我们可以利用Agate-H6井的三条曲线找出DT, RHOB和PHIT的关系，然后把该关系作用于Copper-6井来估算出PHIT曲线。 1. 在Petrel 主窗口顶部的STRATIGRAPHY选项中，点Neural net， 得到以下界面，依次按红线位置设置选项 得按APPLY后，Petrel INPUT版面下会产生以下内容 2. 点 Logs from Neural net选项 将上一步生成的Neural net 1 通过蓝箭头放入，见下图 点Wells选项，勾Copper-6井，按APPLY，新曲线PHIT Neural net 1既生成。见下图。 将其显示到WELL Section窗口中进行观察 利用多条或单条曲线进行岩相分类 这就要应用到该模块中的模糊聚类选项（classification） 1. 点Neural net 选项，按下图设置。注意要用Classification，此列用GR和PHIT两条曲线划分岩相，其实就是个分类过程。因为是分类，算法自动将其设为非监控方式(unsupervised),至于分几类由解释员自己定。此列我们分3类。 按APPLY后得到 可以看到结果有三个类别生成， Code0，Code1， 和Code2 2. 点 Logs from Neural net， 按下图设置。 APPLY后将生成离散曲线，你可以认为它是岩相曲线， 见下图的中间轨道。 利用该技术计算的岩相曲线要比常用的在Lo
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