【摘 要】
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该论文从现代信息论、储层特性非均质性和测井响应的非线性理论的基本观点出发，以人工神经网络和模糊逻辑为主要研究工具，开展了基于测井资料的复杂情况下储层特性的非线性智能
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该论文从现代信息论、储层特性非均质性和测井响应的非线性理论的基本观点出发，以人工神经网络和模糊逻辑为主要研究工具，开展了基于测井资料的复杂情况下储层特性的非线性智能反演理论、方法及应用研究和探索，取得了以下成果:1.提出了将人工神经网络、模糊逻辑等现代非线性智能信息处理技术引入到地球物理反演中的智能反演理论和思路，为非线性储层特性研究打下了理论基础;2.提出了基于变尺度法和非线性阻尼最小二乘算法的改进多层前馈神经网络的快速学习算法，以及高效衫的网络结构优化算法，提高了神经网络的快速学习训练的收敛速度和逼近性能;3.将神经网络模糊系统方法成功地应用于测井岩性和孔隙度、渗透率的反演计算中，丰富了智能反演处理信息的类型，为解决神经网络法中的有限样本学习及"黑箱"问题提供了崭新的思路和方法;4.首次全面而详细地讨论并给出了将神经网络用于测井储层特性反演的全过程和关技术，万其是学习样本的挑选准则、提高神经网络推广预测能力的深入探讨;5.建立了较完善的测井储层特性智能反演软件系统，给出了利用该软件系统进行孔隙度、渗透就绪储层参数反演计算和岩性、油气水、水淹层识别处理过程和实例，获得了明显优于常规测井解释方法的地质效果，也验证了论文所提出的方法在各种复杂地质情况下的适应性和高效性，并已推广到各油田中，带来了较大的社会、经济效益。
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