基于神经网络的孔隙度预测研究

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孔隙度是反映储层油气储集能力的重要参数,孔隙度的预测对油气勘探工作起着十分重要的影响.测井参数都不同程度地携带着孔隙度的信息,并且测井参数和孔隙度之间是非线性的关系.由于测井参数的特征较多,本文使用基于树模型的特征选择,此方法能有效减少噪声的影响并且加快训练速度.由于地层的特征随着勘探深度的变化也会发生改变,可视作有一定的时序性.因此使用LSTM神经网络对孔隙度进行预测.预测结果表明,对于时序化特性的孔隙度,LSTM神经网络预测的准确性和稳定性要优于常规的神经网络.
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