简介：通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法.该方法克服了传统方法的某些局限性,预测储层物性参数时不需要地震子波;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性;用逐步递归法选取最佳属性;用交互验证法监视所选属性的可靠性.

简介：介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法，研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络（ANN）模型，并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明，用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的，并有较好的符合率。

简介：1引言工作站资源有效管理的思路,是在科研生产和管理迫切需要的背景下提出的.工作站在海洋石油勘探开发科研生产中的作用是有目共睹的,但受其昂贵价格(包括硬件和软件价格)的限制,工作站资源的拥有又是有限的.如何充分地利用有限的资源,便成了工作站管理中的一个重要问题.以南海西部研究院为例,2000年共有7大勘探项目,所能利用的工作站大约有15台套,使用的软件系统主要为斯伦贝谢公司的Geoframe和Landmark公司的OpenWorks,可用的License约10个.从年初的预计来看,一年中勘探项目大约要在工作站上完成70000km的二维地震解释任务和30000km的三维地震解释任务;同时,还有大量的地质和地震研究课题需要在工作站上完成,或者需要工作站的支持.如果将有关的工作分解成定量的工作站项目,大约有70多个,也就是说,需要70多台工作站硬件系统、70多个软件License.需求与现实之间的矛盾非常突出.要想在现有工作站资源的基础上去完成这么多的工作量,只有在管理和技术上挖潜,在管理上加强管理,在技术上强化集成,简而言之,就是一体化管理,一体化集成.