【摘 要】
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针对复杂岩性碳酸盐岩储层孔隙度预测精度不高的问题,首先利用邻域粗糙集选取孔隙度敏感曲线,将选取后的曲线作为BP神经网络的输入,建立BP神经网络孔隙度预测模型;针对BP神经
【机 构】
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长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,长江大学地球物理与石油资源学院
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针对复杂岩性碳酸盐岩储层孔隙度预测精度不高的问题,首先利用邻域粗糙集选取孔隙度敏感曲线,将选取后的曲线作为BP神经网络的输入,建立BP神经网络孔隙度预测模型;针对BP神经网络存在的易陷入局部最小等问题,对网络拓扑结构参数进行调整实验,用磷虾觅食算法对BP神经网络初始权值阈值优化,建立基于粗糙集-磷虾觅食算法的神经网络孔隙度预测模型。将此模型应用于某油田A井中,与改进前BP神经网络、体积模型等模型精度对比,证明了新网络模型的优越性。结果表明新模型回判将预测精度从26.5%减小到7.05%,具有更强的学习能力
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