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利用测井资料建立沉积岩岩性识别的测井交会图版,并对研究区储集层岩性进行识别.用所建立的遗传BP神经网络模型预测储集层孔渗参数,将识别的岩性数字化参数及常规测井参数作为输入项,预测精度大幅提高.用平面克里金插值法分析井层的孔隙度,预测储集层参数的平面分布,预测结果与沉积相分布的吻合度较高.
基于BP神经网络的储集层物性参数预测与评价——以准噶尔盆地东部北三台地区为例
【摘 要】
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利用测井资料建立沉积岩岩性识别的测井交会图版,并对研究区储集层岩性进行识别.用所建立的遗传BP神经网络模型预测储集层孔渗参数,将识别的岩性数字化参数及常规测井参数作
【机 构】
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西南石油大学理学院,新疆油田公司勘探公司
【出 处】
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重庆科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年2期
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