Введение
1. Обзор существующих методов каротажа и интерпретации резуль татов геофизических исследований скважин 16
1.1. Методы геофизических исследований скважин 16
1.1.1. Электрические методы каротажа 19
1.1.2. Акустический каротаж 24
1.1.3. Радиоактивные методы каротажа 27
1.1.4. Кавернометрия 30
1.2. Автоматизация обработки и интерпретации результатов ГИС 30
1.3. Интерпретация каротажных данных 34
1.4. Алгоритмы интерпретации каротажных данных 39
1.4.1. Статистические методы 39
1.4.2. Алгоритм с использованием диагностических кодов . 42
1.4.3. Цитологическое расчленение с оценкой вероятности . 44
1.4.4. Метод нормализации 45
1.4.5. Методы классификации, основанные на петрофизиче-ских данных 46
1.5. Комплексы программных средств для обработки данных ГИС . 47
1.5.1. Программы для оцифровки каротажных диаграмм . 47
1.5.2. Программы интерпретации каротажных диаграмм . 48
1.6. Выводы, постановка цели и задач исследований 59
2. Совершенствование методов оптимизации, применяемых при обучении интеллектуальных систем для интерпретации ГИС 60
2.1. Методы оптимизации, построенные на вычислении градиента целевой функции 60
2.2. Генетические алгоритмы оптимизации 65
2.3. Стандартный генетический алгоритм с двоичным кодированием (BGA). 67
2.4. Генетический алгоритм с вещественным кодированием (RGA). 75
2.5. Гибридный генетический алгоритм с элитным обучением лидера.. 79
2.6. Тестирование гибридного алгоритма на многоэкстремальных функциях 83
2.7. Применение гибридного алгоритма BGAVM для решения оптимизационных задач 88
2.8. Полученные результаты и выводы 93
3. Разработка интеллектуальной системы интерпретации ГИС на основе теории нейронных сетей 94
3.1. Основы нейроинформационных технологий 94
3.2. Алгоритм обратного распространения ошибки 96
3.3. Обучение нейронной сети с помощью гибридного алгоритма . 98
3.4. Радиальные нейронные сети 100
3.5. Нечеткая нейронная сеть TSK 103
3.6. Расчленение разреза на пласты нейросетевыми методами 107
3.7. Определение коэффициентов пористости коллекторов ПО
3.8. Влияние представления данных на процесс интерпретации многослойной нейронной сетью 112
3.9. Полученные результаты и выводы 127
4. Математические и программные средства повышения информа тивности моделей интерпретации данных ГИС 129
4.1. Модель поточечной интерпретации геофизических данных 129
4.2. Снижение размерности системы данных 136
4.3. Методы классификации пластов нефтяных скважин 143
4.3.1. Метод многомерного шкалирования 143
4.3.2. Самоорганизующиеся карты Кохопена 145
4.3.3. Метод выделения главных компонент І48
4.4. Полученные результаты и выводы 149
Заключение 150
Литература 153
Приложение 170
