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题名BP神经网络在测井解释中的应用研究
被引量：7
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作者
李映涛
袁晓宇
刘迪
孟祥豪
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机构
成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
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出处
《西部探矿工程》
CAS
2013年第3期45-48,共4页
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基金
油气藏地质及开发工程国家重点实验室基金(编号:PLC201201)资助
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文摘
依据塔中各井的测井数据,采用BP神经网络算法对各井的孔隙度进行预测,并初步划分有利储集体分布范围。在实际应用中,根据研究区的测井曲线类型,采用了3种模型进行孔隙度预测实验,通过试验、分析,最终优选模型二对各井的孔隙度进行预测。分层位制作了孔隙度平面分布图,通过对孔隙度的分析可知,塔中地区良里塔格组及鹰山组地层普遍发育,但总体为低孔低渗致密碳酸盐岩,局部发育孔隙度较好储集体。这与岩芯分析结果一致,也证实了该方法的有效性。
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关键词
BP神经网络
测井孔隙度
有利储集体分布
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Keywords
BID neural network
logging porosity
favorable res- ervoir distribution
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分类号
TE358
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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