【摘 要】
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本论文利用反向传播神经网络(BPNN)、测井数据和粒度(筛析)数据作为输入训练集，用于训练网络，后利用训练后的网络对设计井的粒度特性进行预测。这在一定程度上为防砂方案设计提供了更充分的依据，利用神经网络预测储层粒度在WZ11 - 1E油田防砂方案设计中得到了很好的应用，使防砂方式和参数选择进一步优化。
【机 构】
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中国石油大学石油工程教育部重点实验室
【出 处】
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全国石油工程理论与技术论坛暨第六次全国深层岩石力学学术会议
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本论文利用反向传播神经网络(BPNN)、测井数据和粒度(筛析)数据作为输入训练集，用于训练网络，后利用训练后的网络对设计井的粒度特性进行预测。这在一定程度上为防砂方案设计提供了更充分的依据，利用神经网络预测储层粒度在WZ11 - 1E油田防砂方案设计中得到了很好的应用，使防砂方式和参数选择进一步优化。
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