本文利用人工神经网络来确定储层参数: 孔隙度和渗透率; 识别油(气), 水, 干层,
以便对它们进行评价和开采. 其过程是: 首先选取适当的网络模型和学习算法 …

神经网络在油藏描述关键井研究中的应用-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普
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人工神经网络技术在储层描述中的应用-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普
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地质储层参数在建立地质模型中起着关键作用, 储层参数通过井资料获得.
常规测井解释中多通过经验公式或简化地质条件建立模型计算储层参数. 提出了新的神经网络 …

以岩心分析资料及多种测井信息为依据, 首先利用样本信息的神经元模型(CUSI)
解决了储层参数的计算问题, 并利用改进后的自适应神经元模型(ACUSI) 提高了分析精度 …

测井资料的地质解释是测井过程中十分重要的环节. 岩芯资料少, 测井资料较多及测井参数分布
的模糊性, 是岩性识别中的困难所在. 在引入前馈神经网络方法的基础上, 以取芯井岩芯与测井 …

对测井资料进行必要的预处理和合理的取舍后, 与地质参数结合, 建立起正确的样本集. 设计BP
网神经网络, 修改神经元作用函数, 调整神经元的权值递推式, 对样本进行网络训练 …

以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础, 运用神经网络技术,
对勘探阶段的探井进行了沉积相识别, 并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分, 对长庆 …

影响石油可采储量的因素是多种多样的, 很难用一简单的表达式来描述两者之间的关系.
神经网络专家系统为解决这一问题提供了新途径. 具体过程为(1) 选取储层参数和原油参数等8 …

摘要常规测井解释往往通过“四性关系” 研究建立储层参数解释模型, 将测井信息转化成地质参数
开展储层评价, 但对于复杂岩性储层, 低渗低阻等储层而言, 将测井信息转化为储层参数及利用测 …