Совместное применение нейронных сетей и метода последовательного прогнозирования вероятностей для идентификации модели пласта

• Date: 2008
• Main Author: Денисов, С.В.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
• Subjects: Нейросетевые и нечеткие системы
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7578
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Совместное применение нейронных сетей и метода последовательного прогнозирования вероятностей для идентификации модели пласта / С.В. Денисов // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 577-588. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

В статье обсуждаются результаты, полученные путем объединения искусственной нейронной сети и метода последовательного прогнозирования вероятностей. Исследовались два набора реальных промысловых данных. В каждом примере искусственная нейронная сеть применялась для идентификации различных режимов фильтрации. Далее определялись начальные оценки параметров пласта, которые использовались в качестве стартовых приближений для метода последовательного прогнозирования вероятностей. У статті обговорюються результати, отримані шляхом об’єднання штучної нейронної мережі і методу послідовного прогнозування ймовірностей. Досліджувалися два набори реальних промислових даних. У кожному прикладі штучна нейронна мережа застосувалася для ідентифікації різних режимів філотрації. Далі визначались початкові оцінки параметрів пласта, які використовувались як стартові наближення для методу послідовного прогнозування ймовірностей. This article discusses the results obtained by combining the artificial neural network and the sequential predictive probability methods. Two sets of actual field data are discussed. In each example, the artificial neural network program was used to identify different reservoir flow regimes. Then, initial estimates of reservoir parameters were made and used as initial guesses in the sequential predictive probability program.