基于RBF神经网络的储层孔隙度建模

王艳芹; 刘彰基; 王凤嫔

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基于RBF神经网络的储层孔隙度建模

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RBF神经网络理论为非线性系统建模提供了有力的工具.将RBF神经网络应用于苏德尔特油田储层孔隙度建模,有效克服了在没有足够资料的条件下确定储层孔隙度的困难,在苏德尔特油田某油层复杂裂缝性潜山油藏的开发中具有实际意义;应用该方法预测储层孔隙度简捷有效,为油田的开发提供了依据.RBF神经网络是复杂油藏领域物性研究的一个方向,具有一定的应用及推广价值.

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来源
《油气田地面工程》 |2010年第10期|91-92|共2页
作者
王艳芹; 刘彰基; 王凤嫔;
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作者单位

大庆师范学院物理与电气信息工程学院;

大庆师范学院人力资源部;

大庆师范学院物理与电气信息工程学院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
RBF神经网络 ; 孔隙度 ; 苏德尔特油田; 建模;

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