【摘 要】
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人工神经网络是一种处理复杂因果关系的分类与预测的数学方法.本文将这一方法引入低孔低渗油气层识别中,做为一种应用录井、测井资料综合评价油气层的方法.具体应用中,网络采
【出 处】
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石油大学(北京) 中国石油大学(北京)
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人工神经网络是一种处理复杂因果关系的分类与预测的数学方法.本文将这一方法引入低孔低渗油气层识别中,做为一种应用录井、测井资料综合评价油气层的方法.具体应用中,网络采用一个输入层、一个隐含层和一个输出层的三层网络组成,主要以反映油气显示特征的气测、地化和测井特征参数作为输入,利用BP人工神经网络误差反传播算法,开发了录井神经网络解释软件,通过对泌阳凹陷安棚深层系低孔低渗储层油气特征参数的学习、训练,获得了网络参数,建立了低孔低渗储层神经网络解释模型,运用该模型可解决储层流体类型的识别问题,应用于安棚新井的深层系的油气预测,符合率为84.2％.该技术的应用,克服了单一录井解释方法的局限性,形成综合评价油气层的方法,提高了录井资料解释、应用的水平.
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