【摘 要】
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常规测井解释往往通过＂四性关系＂研究建立储层参数解释模型,将测井信息转化成地质参数开展储层评价,但对于复杂岩性储层、低渗低阻等储层而言,将测井信息转化为储层参数及利用
【机 构】
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西安石油大学,中国石油测井有限公司长庆事业部
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常规测井解释往往通过＂四性关系＂研究建立储层参数解释模型,将测井信息转化成地质参数开展储层评价,但对于复杂岩性储层、低渗低阻等储层而言,将测井信息转化为储层参数及利用测井曲线开展储层评价往往存在多解性.作为一种非线性数学方法,神经网络具有多信息融合、综合预测的功能,在解决一些复杂、非线性问题领域展示了强大的生命力.将神经网络引入石油测井解释中,综合利用多种测井信息开展岩性、物性及含油性分析,可有效提高石油测井解释的精度和效率;利用神经网络技术开展流体性质识别和储层裂缝研究可有效破解此类世界性难题.为此,本
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