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《《采油工程文集》2016年第3辑》2016年
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基于BP神经网络的萨中开发区储层厚度识别方法

王义军  
【摘要】:针对萨中开发区地层特点,应用BP神经网络方法,对萨中开发区储层厚度识别方法进行研究。根据储层岩性、物性、电性及含油性之间的关系,建立储层识别神经网络学习模型,在常规算法的基础上给出了一个改进算法,结果表明:该算法与常规算法相比较正判率达到90%以上,同时提高了工作效率,能够满足油田高效开发需求。
【作者单位】:大庆油田有限责任公司第一采油厂
【关键词】:油层 智能 识别 神经网络 算法
【分类号】:P618.13;TP183
【正文快照】:
对岩性的正确识别是储层评价、油藏描述及钻井工程当中的重要工作[1-3]。模式识别的智能方1区域地质概况法在测井储层识别方面得到了大量应用,且效果萨中开发区纵向上油层井段长、层数多,有较好。基于人工神经网络的储层预测与评价在测10个油层组、43个砂岩组、144个小层、158

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