【摘 要】
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传统的基于测井资料的孔隙度求取是威利时间平均公式和它的一些改进形式,这种方法只是简单的线性形式。然而,由于储层的非均匀性,孔隙度与测井响应之间的关系必然是非线性的,
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传统的基于测井资料的孔隙度求取是威利时间平均公式和它的一些改进形式,这种方法只是简单的线性形式。然而,由于储层的非均匀性,孔隙度与测井响应之间的关系必然是非线性的,利用线性的方法很难得到能够真实反映储层特性的结果。为了解决这个问题,本文采用了共轭梯度算法建立BP神经网络模型,经过网络学习训练后,对未知的样本进行预测。同时,定义了相似度在测井中的含义及计算公式,通过计算所要预测样本储层的相似度,来判断预测样本是否适合用所建立的神经网络模型进行预测。模拟结果表明,当预测储层和标准储层相似度高时,预测结果和实测
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