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多属性回归与神经网络串联反演预测薄储集层
被引量:
4
1
作者
王晓辉
范素芳
+2 位作者
任毅军
徐宝荣
刘新利
《新疆石油地质》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期324-327,共4页
在储集层地球物理响应分析和研究的基础上,应用多属性回归与神经网络串联反演方法,对研究区进行了可以表征薄储集层的自然伽马曲线反演。分析认为,砂体预测结果符合研究区整体沉积特征,纵向分辨率较高,横向砂体边界清晰,能够反映储集层...
在储集层地球物理响应分析和研究的基础上,应用多属性回归与神经网络串联反演方法,对研究区进行了可以表征薄储集层的自然伽马曲线反演。分析认为,砂体预测结果符合研究区整体沉积特征,纵向分辨率较高,横向砂体边界清晰,能够反映储集层的分布规律,为研究区今后的勘探指明了方向。
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关键词
多属性回归
概率神经网络
串联反演
薄储集层预测
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职称材料
题名
多属性回归与神经网络串联反演预测薄储集层
被引量:
4
1
作者
王晓辉
范素芳
任毅军
徐宝荣
刘新利
机构
西南石油大学资源与环境学院
中国石油东方地球物理公司研究院乌鲁木齐分院
出处
《新疆石油地质》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期324-327,共4页
文摘
在储集层地球物理响应分析和研究的基础上,应用多属性回归与神经网络串联反演方法,对研究区进行了可以表征薄储集层的自然伽马曲线反演。分析认为,砂体预测结果符合研究区整体沉积特征,纵向分辨率较高,横向砂体边界清晰,能够反映储集层的分布规律,为研究区今后的勘探指明了方向。
关键词
多属性回归
概率神经网络
串联反演
薄储集层预测
Keywords
muhi-attribute regression
probabilistic neural network
series inversion
thin reservoir prediction
分类号
P631.41 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多属性回归与神经网络串联反演预测薄储集层
王晓辉
范素芳
任毅军
徐宝荣
刘新利
《新疆石油地质》
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
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参考文献
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