期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于神经网络和开窗技术的储层渗透率的预测方法——以大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层砂岩为例
被引量：
12
1
作者
单敬福
纪友亮
+1 位作者
史榕
柳成志
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期395-402,共8页
渗透率是油藏描述和油藏工程中较为关键性的参数,因而如何求取较为精确的地层渗透率参数值显得格外重要。本文在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法逐点计算地层的渗透率。...
渗透率是油藏描述和油藏工程中较为关键性的参数,因而如何求取较为精确的地层渗透率参数值显得格外重要。本文在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法逐点计算地层的渗透率。以往在利用遗传算法预测渗透率的时候,因为只考虑了单一的数据点,没有把邻近层位的数据加入学习过程中来,故影响了预测模型的精度和可信度。笔者经过系统的研究,用相邻5个层位的数据点进行学习,建立储层渗透率的预测模型。大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层砂岩的油气勘探实践证明,预测的渗透率与实测的渗透率的值符合较好。
展开更多
关键词
人工神经网络
渗透率拟合
开窗技术
BP网络
大庆萨尔图油田
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于神经网络和开窗技术的储层渗透率的预测方法——以大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层砂岩为例
被引量：
12
1
作者
单敬福
纪友亮
史榕
柳成志
机构
同济大学海洋与地球科学学院
大庆石油学院
出处
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期395-402,共8页
文摘
渗透率是油藏描述和油藏工程中较为关键性的参数,因而如何求取较为精确的地层渗透率参数值显得格外重要。本文在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法逐点计算地层的渗透率。以往在利用遗传算法预测渗透率的时候,因为只考虑了单一的数据点,没有把邻近层位的数据加入学习过程中来,故影响了预测模型的精度和可信度。笔者经过系统的研究,用相邻5个层位的数据点进行学习,建立储层渗透率的预测模型。大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层砂岩的油气勘探实践证明,预测的渗透率与实测的渗透率的值符合较好。
关键词
人工神经网络
渗透率拟合
开窗技术
BP网络
大庆萨尔图油田
Keywords
Artificial neural net, Permeability fit, Windowing technique, Back-Propagation Network, Saertu Oilfield in Daqing
分类号
TE122.2 [石油与天然气工程—油气勘探]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络和开窗技术的储层渗透率的预测方法——以大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层砂岩为例
单敬福
纪友亮
史榕
柳成志
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2007
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
