【摘 要】
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基于多任务神经网络模型，提出一种多任务测井储层参数预测方法，利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行预测.分别采用同架构和异架构多任务模型对测井储层参数进行预测，通过数值实验对比，多任务预测模型有效提升了单任务储层参数预测模型的效果，且提升幅度与模型结构有关，异架构多任务模型的总体预测效果好于同架构多任务模型.以平均相对误差（MAPE）作为模型评价标准，针对本研究所采用的数据集，同架构
【基金项目】
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中国石油天然气集团公司-中国石油大学（北京）战略合作科技专项（ZLZX2020-03）； 国家自然科学基金项目（42102118）； 国家重点研发计划（2019YFA07083）联合资助；
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基于多任务神经网络模型，提出一种多任务测井储层参数预测方法，利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行预测.分别采用同架构和异架构多任务模型对测井储层参数进行预测，通过数值实验对比，多任务预测模型有效提升了单任务储层参数预测模型的效果，且提升幅度与模型结构有关，异架构多任务模型的总体预测效果好于同架构多任务模型.以平均相对误差（MAPE）作为模型评价标准，针对本研究所采用的数据集，同架构多任务模型的孔隙度、渗透率和含水饱和度在测试集上的MAPE约为6%、17%和9%,相较于单任务模型，预测效果分别提升约30%、20%和10%.异架构多任务模型的孔隙度、渗透率和含水饱和度，在测试集上的MAPE约为6%、13%和6%,相较于单任务模型分别提升超过2%、60%和10%.
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