【摘 要】
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致密储层渗透率求解困难。在基于流动单元指数与岩石粒度研究的基础上,通过设置3组不同输入参数的BP神经网络模型比较分析,发现采用微球电阻率测井值、自然伽马相对值、岩石
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,中国石油集团测井有限公司长庆分公司
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致密储层渗透率求解困难。在基于流动单元指数与岩石粒度研究的基础上,通过设置3组不同输入参数的BP神经网络模型比较分析,发现采用微球电阻率测井值、自然伽马相对值、岩石骨架相关的中子和密度值(M、N)和孔隙度值作为输入参数的BP模型预测精度最高,然后用这些输入参数做为广义回归神经网络算法的输入,对岩心渗透率进行训练与预测。对比3种线性模型与2种神经网络模型对3口验证井岩心渗透率数据的预测误差,结果表明,针对研究靶区致密储层,线性模型对于渗透率的预测精度较低,神经网络模型可有效提高渗透率的预测精度,在训练样本较
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