【摘 要】
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该文利用人工神经网络原理及误差反向传播算法,将荧光录井、气测录井参数量化及标准化处理,建立以五参数为输入模式样本的人工神经网络解释模型,对储层特征进行描述,在吉林探
【机 构】
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吉林油田地质录井公司研究所,吉林石油集团地质录井公司,吉林石油集团地质录井公司,中油吉林油田分公司新民采油厂,吉林石油集团地质录井公司,
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该文利用人工神经网络原理及误差反向传播算法,将荧光录井、气测录井参数量化及标准化处理,建立以五参数为输入模式样本的人工神经网络解释模型,对储层特征进行描述,在吉林探区以试油层指标进行网络训练,四类层的回代检验率总体达到95%,对未试油层训练解释与反馈试油结果对比,正判率为83.3%,适合现场随钻快速评价储层的需要。
In this paper, artificial neural network theory and error back propagation algorithm are used to quantify and standardize fluorescence logging and gas logging parameters. An artificial neural network interpretation model based on the five-parameter input mode is established to describe the reservoir characteristics , In Jilin exploration area to test the formation of network indicators training indicators, the four layers of the back to the test rate of 95% of the total, unpaved layer training interpretation and feedback test oil results compared to a positive rate of 83.3%, suitable for on-site drilling while drilling Quickly evaluate the needs of the reservoir.
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