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BP神经网络在储层物性参数预测中的应用——以梁家楼油田沙三中为例
被引量：
12
1
作者
黄述旺
窦齐丰
+2 位作者
彭仕宓
王韶华
刘伟
《西北大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期271-274,共4页
在储层四性特征及其四性关系研究的基础上 ,应用 BP神经网络方法 ,对梁家楼油田沙三中储层的物性参数 (孔隙度、渗透率 )进行了预测 ,并对其预测精度进行了检验。将神经网络解释结果与常规数理统计方法精度对比可见 ,神经网络法的参数...
在储层四性特征及其四性关系研究的基础上 ,应用 BP神经网络方法 ,对梁家楼油田沙三中储层的物性参数 (孔隙度、渗透率 )进行了预测 ,并对其预测精度进行了检验。将神经网络解释结果与常规数理统计方法精度对比可见 ,神经网络法的参数预测精度有较大的提高 ,显示出 BP神经网络法在储层参数预测中的优势与应用潜能。
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关键词
物性参数
梁家楼油田
BP神经网络
孔隙度
渗透率
精度检验
沙三中储层
预测方法
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职称材料
题名
BP神经网络在储层物性参数预测中的应用——以梁家楼油田沙三中为例
被引量：
12
1
作者
黄述旺
窦齐丰
彭仕宓
王韶华
刘伟
机构
石油大学资源与信息学院
中国石化集团中原油田采油三厂地质大队
出处
《西北大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期271-274,共4页
基金
中国石油天然气总公司"九五"油气勘探科技工程资助项目 (970 2 0 8)
文摘
在储层四性特征及其四性关系研究的基础上 ,应用 BP神经网络方法 ,对梁家楼油田沙三中储层的物性参数 (孔隙度、渗透率 )进行了预测 ,并对其预测精度进行了检验。将神经网络解释结果与常规数理统计方法精度对比可见 ,神经网络法的参数预测精度有较大的提高 ,显示出 BP神经网络法在储层参数预测中的优势与应用潜能。
关键词
物性参数
梁家楼油田
BP神经网络
孔隙度
渗透率
精度检验
沙三中储层
预测方法
Keywords
BP neural network
porosity
permeability
accuracy test
分类号
TE12 [石油与天然气工程—油气勘探]
P618.130.2 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络在储层物性参数预测中的应用——以梁家楼油田沙三中为例
黄述旺
窦齐丰
彭仕宓
王韶华
刘伟
《西北大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2002
12
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