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IDENTIFICATION OF GEOLOGICAL AND GEOPHYSICAL PARAMETERS FOR MATHEMATICAL MODELS

机译:数学模型的地质和地球物理参数的识别

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摘要

A neuro-fuzzy network technology (soft computing) for identification of the geological and geophysical parameters for mathematical models of natural reservoirs in the exploitation of oil and gas deposits is proposed and verified. The effectiveness of the technology is demonstrated, especially in the early stage of prospecting, when information is uncertain and limited. With sufficient information, it is proposed that a recursion algorithm be used to identify the coefficients from measurements of the input and output coordinates of this generalized model in the presence of measurement noise.
机译:提出并验证了一种神经模糊网络技术(软计算),该技术可用于识别油气藏开采中天然油藏数学模型的地质和地球物理参数。证明了该技术的有效性,尤其是在勘探的早期阶段,那时信息不确定且有限。有了足够的信息,建议在存在测量噪声的情况下,使用递归算法从此广义模型的输入和输出坐标的测量值中识别系数。

著录项

  • 来源
    《Measurement techniques》 |2000年第11期|p.923-929|共7页
  • 作者

    R. A. Sadykhov;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计量学;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 13:11:30

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