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题名神经网络在彩南油田油藏描述中的应用
被引量:8
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作者
邬长武
于浩业
沈楠
尹东迎
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机构
石油大学资源与信息学院
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出处
《新疆石油地质》
CAS
CSCD
2003年第3期249-250,共2页
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文摘
利用自组织神经网络,建立了彩南油田彩9井区岩性识别模型,通过检验,分类结果的符合率达93.75%.利用神经网络技术,建立了研究区的孔隙度和渗透率模型,利用该模型对未知样本进行预测,预测结果与实际测量结果具有很好的一致性,孔隙度平均绝对误差为0.54%,平均相对误差3.5%,渗透率平均绝对误差1.68×10-3μm2,平均相对误差32%,其精度较传统的方法有了很大的提高。
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关键词
自织神经网络
彩南油田
油藏描述
孔隙度
渗透率
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Keywords
Cainan oilfield
neural networks
reservoir description
lithology
porosity
permeability
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分类号
TE319
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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