【摘 要】
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为了更好地预测河道砂体间的复杂连通情况,根据萨尔图油田中区西部葡I油层组的密集井网资料,考虑将影响砂体连通性的主要因素（物性参数、砂体规模参数、隔层特征参数等）与连通
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院
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为了更好地预测河道砂体间的复杂连通情况,根据萨尔图油田中区西部葡I油层组的密集井网资料,考虑将影响砂体连通性的主要因素（物性参数、砂体规模参数、隔层特征参数等）与连通级别建立一个非线性映射模型,通过反馈误差学习方法对砂体连通性进行定量分析。通过对PI2、PI3河流相储层结构即单砂体接触模式及展布特征的分析,选取影响连通性的合适参数和代表性学习样本,利用BP神经网络判别模型进行反复学习和预测。通过比较预测输出与期望输出的误差情况可知,基于BP神经网络的砂体连通性定量判别具有较好的应用效果,并且可以考虑延伸应
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