用人工神经网络由孔隙度预测渗透率

摘要

通过人工神经网络系统可以由井筒某一深度的孔隙度值预测井筒相同深度的渗透率值。这项研究采用的是善于进行预测的反向传播结构网络。预测渗透率的传统研究方法是回归分析，在回归分析中假设孔隙度与渗透率的关系是已知的，但在实际上，这一关系的函数式，即模式方程是未知的。相反，神经网络方法则假设不存在函数关系。用于检验人工神经网络法孔隙度预测渗透率的六口井选自阿拉巴马南部的Ｂｉｇ Ｅｓｃａｍｂｉａ