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利用自组织特征映射网络自动识别油气层 被引量:1

AUTOMATICAL IDENTIFICATION OF OIL AND GAS IN RESERVOIR USING SELF-ORGANIZING MAP NETWORK
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摘要 针对储层中流体不易判别、测试结果与测井解释结果吻合率低的特点 ;在测井曲线上提取反映储层中流体特征的参数 ,采用自组织特征映射神经网络 ,对东海西湖凹陷 Hy构造上的两口井 (Hy7-1-1,Hy14 -1-1)进行了油气层的识别 ,通过检测吻合率达到 89.6 5 % ,证实该网络是一种有效的油气层识别方法。 The liquid types in reservoir are difficult to distinguish on the logging,and the coincidence of testing and explaining result by well logging data is generally lower To solve this problem,the automatical identification and predication system of self-organizing map network is set up with well logging data in this paper The oil and gas of two wells in East ChinaSea offshore are identified The coincidence rate of the known samples reaches 89 65 percent The network is proved to be an effective method to identify oil and gas
作者 姜亮 傅强
出处 《地质科技情报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期95-98,共4页 Geological Science and Technology Information
关键词 自组织神经网络 油气层 自动识别 油气勘探 network oil and gas reservoir identification and predication
  • 相关文献

参考文献2

  • 1欧阳健,石油测井解释与储层描述,1994年,131页
  • 2靳番,神经网络与神经计算机原理.应用,1992年,124页

同被引文献36

引证文献1

二级引证文献25

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