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利用BP神经网络预测储层参数

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利用神经网络确定储层参数:孔隙度和渗透率.本文综合地质、测井、钻井、岩芯分析资料,在岩芯归位、测井数据标准化、归一化后,挑选合适的建模学习样本,利用BP神经网络建立孔隙度和渗透率预测模型,并用误差统计法和叠合图比较法对储层参数预测效果进行评价.

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来源
《辽宁化工》 |2013年第2期|160-163|共4页
作者
王婷; 杨斌; 杨勇; 唐志强;
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作者单位

长庆油田第五采油厂,陕西西安710000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TE122;
关键词
神经网络; 储层参数; 岩芯物性; 测井解释;

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