【摘 要】
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首先讨论水淹层在测井曲线上的变化特征,然后结合实际资料,对关键井储层水淹级别进行了研究,给出了与储层非均质性和流体性质密切相关的特征参数的计算方法,并根据关键井的资
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首先讨论水淹层在测井曲线上的变化特征,然后结合实际资料,对关键井储层水淹级别进行了研究,给出了与储层非均质性和流体性质密切相关的特征参数的计算方法,并根据关键井的资料建立了用于遗传神经网络学习的样本.在此基础上,利用遗传神经网络(GA-DP)对此样本数据库进行训练,建立水淹层定量识别遗传神经网络模型,然后利用此模型对进行未知储层判别,识别水淹层,划分水淹级别.实际计算表明,该方法在油田高含水期定量识别水淹层是有效的.
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