在储层特征分析, 室内实验, 机理研究的基础上, 利用人工神经BP 网络建立预测模型,
并编制了预测储层5 种敏感性的软件. 该软件受人为因素干扰小, 所需参数少, 准确度高 …

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 …

在对研究区阿曼五区块Daleel 油田储层地质特征分析研究的基础上, 综合常规测井资料和取心
资料构建35 个样本. 利用常规测井裂缝识别模式对储层裂缝进行识别, 将有效裂缝分离出来; …

随着胜利油田油气勘探的逐步深入, 薄储层成为重要的勘探方向之一, 但其预测也一直是个勘探
难题. 因此针对其识别, 开发了多元线性回归薄储层预测技术, 研发了油藏表征系统软件 …

应用人工神经网络模型进行油层孔隙度,渗透率预测-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的
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多元线性回归与神经网络的组合已被广泛应用于多属性储层预测, 但在神经网络训练时,
对已知井数目总是存在很大的依赖性, 而在勘探初期往往钻井数据又很少. 为解决这一问题 …

传统的岩性识别方法如岩屑录井, 钻井取心及测井资料解释等技术, 对录井质量的依赖程度较高,
识别精度与效率低, 泛化能力差. 随着计算机技术的迅速发展, 将测井资料与计算机技术相结合 …

利用模式识别对储层进行敏感性预测可以对其损害类型及损害程度进行科学诊断,
从而为后续钻井液和完井液及其他工作液的优化设计提供重要依据. 通过将常规的欧氏距离进行 …

在测井储层评价过程中, 岩性及流体性质的识别难度很大. 当地层信息较少时,
传统的交会图和有监督神经网络(如BP 神经网络) 等方法在识别岩性时会受到一定限制. 为此 …

提出了使用支持向量机分类技术在复杂储层中由常规测井, 气测录井信息综合识别油气层类型的
方法, 步骤, 重点阐述了输入特征选择, 学习算法参数设置和在新疆油气田实际应用效果 …