【摘 要】
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针对辽河油田L区块砂砾岩储层岩性复杂多变、纵向非均质性严重的特点,采用代数神经网络算法,对该区块的岩性进行识别。代数神经网络算法通过优选激励函数和应用代数算法计算
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针对辽河油田L区块砂砾岩储层岩性复杂多变、纵向非均质性严重的特点,采用代数神经网络算法,对该区块的岩性进行识别。代数神经网络算法通过优选激励函数和应用代数算法计算权值,将复杂的非线性优化问题转化为简单的代数方程组求解问题,从而克服了BP神经网络易陷于局部极小、收敛速度慢和耗费时间长的问题,提高了计算的精度和速度。并且利用训练好的代数神经网络对预测样本进行预测,识别的准确率达到92.0%。结果表明,代数神经网络可以很好的用于辽河油田L区块砂砾岩储层的岩性识别。
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