摘要：基于GA-ANFIS理论，将遗传算法与模糊神经网络技术有机地相结合，构成一种新的油气储层地震非线性预测方法。这种新的预测方法在油气储层预测中，利用地震数据和测井数据之间的非线性映射关系建立训练样本，将GA算法与ANFIS网络中的学习算法相结合，构成混合算法来优化ANFIS网络的前提参数和结论参数，并在遗传算法中加入禁忌搜索算法，这种混合算法自始至终将各算法按一定概率比例进行，其概率自适应变化，加快了网络收敛速度和提高了网络性能，获得了良好的预测效果。在测井数据约束下，应用所提出的方法对碳酸岩盐储层和砂岩储层分别进行了平面预测和剖面预测，并按储层有效性指数进行了储层分级，这种分级反映了储层的有效性和含油气状况，提高了油气储层的实际预测效果，是对油气储层预测技术的一种新发展，开拓了油气储层预测发展技术。

关键词：模糊数学 神经网络 地震数据 碳酸盐岩 储集层 

单位：“地球探测与信息技术”教育部重点实验室·成都理工大学