摘要
本文提出了一种基于人工神经网络技术通过导数曲线数据来识别初步试井解释模型的新方法。人工神经网络能对不完整或有干扰的数据进行模式识别,而无需对数据作精细的光滑预处理。
出处
《天然气勘探与开发》
1994年第4期32-40,共9页
Natural Gas Exploration and Development
同被引文献14
-
1金燕.人工神经网络在测井地质领域中的应用[J].天然气勘探与开发,1999,0(1):1-13. 被引量:6
-
2王鸿勋.水力压裂设计[M].北京:石油工业出版社,1982..
-
3程兆惠 罗英俊.中深井油层水力压裂[M].北京:石油工业出版社,1991..
-
4马玉书,人工智能及其应用,1998年
-
5蒋录全(译),天然气勘探与开发,1994年,16卷,3期,32页
-
6金燕,天然气勘探与开发,1993年,22卷,1期,1页
-
7赵旭东,石油数学地质概论,1992年
-
8程兆惠,中深井油层水力压裂,1991年
-
9王鸿勋,水力压裂设计,1982年
-
10李允 刘志斌.现代优化技术在油田开发中的应用[M].北京:石油工业出版社,2001.58-81.
二级引证文献27
-
1冯小军,潘星,赵斌.试探试油压裂的酸化标准分析[J].化工管理,2013(12):175-175. 被引量:5
-
2吴建发,赵金洲,郭建春.改进的模糊神经网络优选压裂井[J].石油工业计算机应用,2006,14(1):19-21. 被引量:6
-
3孟庆民,张士诚,王莉,黄侠,张俊璟.数据挖掘技术在气田压裂效果评价中的应用[J].中国石油大学学报(自然科学版),2008,32(5):165-169. 被引量:8
-
4张景臣,张士诚,牟善波,刘明军.综合应用层次分析和变权法优化压裂防砂选井选层[J].内蒙古石油化工,2008,34(17):105-108.
-
5李远超,师俊峰.突变评价法在压裂选井选层中的应用[J].钻采工艺,2008,31(6):56-58. 被引量:7
-
6刘国民,孟祥菊,李亚,田跃辉.数据挖掘技术在油田上的应用[J].内蒙古石油化工,2009,35(16):92-96. 被引量:3
-
7曾凡辉,刘林,王文耀,王兴文.乌里雅斯太凹陷压裂选井选层研究[J].西南石油大学学报(自然科学版),2009,31(5):105-108. 被引量:2
-
8李娟,郭康良,何贞铭,汤军,颜克威.长庆油田信息分析数据库系统设计[J].工程地质计算机应用,2010(1):33-37.
-
9欧阳传湘,谭蓓.压裂酸化效果分析与决策系统[J].断块油气田,2010,17(4):487-490. 被引量:5
-
10李林地,张士诚,庚勐,王富来.塔河油田碳酸盐岩储层水力压裂选井选层定量研究[J].油气地质与采收率,2010,17(5):99-101. 被引量:6
-
1王安辉,张英魁,高景龙,邵文勇,阮宝涛,朱明文,王海忠,刘丙辉.应用人工神经网络方法确定岩石压缩系数[J].石油勘探与开发,2003,30(4):105-107. 被引量:3
-
2龙铄禺.碎屑岩油气水层神经网络解释模型[J].录井技术,1998,9(1):13-16.
-
3赵国忠,孟曙光,姜祥成.聚合物驱含水率的神经网络预测方法[J].石油学报,2004,25(1):70-73. 被引量:15
-
4梁法春,陈婧,燕慧,刘德绪.基于人工神经网络的油-水乳状液粘度智能预测研究[J].石油天然气学报,2011,33(10):118-120.
-
5李加祥,陈存良,王振,蔡炜,王满汉.基于BP神经网络的优势通道定量计算方法[J].河南科学,2014,32(11):2256-2258. 被引量:4
-
6吴志敏,周诗岽,李书臣.基于人工神经网络的管道运行费用预测[J].油气储运,2003,22(12):33-35. 被引量:5
-
7汪东进,李秀生,张海颖,王震.西非及亚太地区海上油田钻井完井投资估算模型[J].石油勘探与开发,2012,39(4):500-504.
-
8田亚鹏,鞠斌山.基于遗传算法改进BP神经网络的页岩气产量递减预测模型[J].中国科技论文,2016,11(15):1710-1715. 被引量:20
-
9郑明方,史国栋.加氢精制神经元网络模型的研究[J].江苏石油化工学院学报,2002,14(1):38-40.
-
10钟海全,李颖川,刘永辉,李成见,李伟.基于BP神经网络的多相管流模型优选及应用分析[J].中国科技论文在线,2008,3(11):873-878. 被引量:2