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人工神经网络在低阻油层识别上的应用
被引量:
17
1
作者
杨庆军
邓春呈
+1 位作者
杨永利
鲁国普
《特种油气藏》
CAS
CSCD
2001年第2期8-10,共3页
低阻油层作为一种非常规储层 ,其含油性受多个因素影响。常规测井解释方法评价低阻油层有很大的困难。人工神经网络具有自适应、自学习、抗干扰能力较强的特点。本文利用BP模型 ,结合低阻油层的电性特征 ,成功地对河南油区下二门油田的...
低阻油层作为一种非常规储层 ,其含油性受多个因素影响。常规测井解释方法评价低阻油层有很大的困难。人工神经网络具有自适应、自学习、抗干扰能力较强的特点。本文利用BP模型 ,结合低阻油层的电性特征 ,成功地对河南油区下二门油田的低阻油气层进行了识别。
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关键词
人工神经网络
bp
模型
低阻油层
河南油区
下二门油田
油气勘探
下载PDF
职称材料
题名
人工神经网络在低阻油层识别上的应用
被引量:
17
1
作者
杨庆军
邓春呈
杨永利
鲁国普
机构
中国地质大学石油系
河南石油勘探局勘探开发研究院
出处
《特种油气藏》
CAS
CSCD
2001年第2期8-10,共3页
文摘
低阻油层作为一种非常规储层 ,其含油性受多个因素影响。常规测井解释方法评价低阻油层有很大的困难。人工神经网络具有自适应、自学习、抗干扰能力较强的特点。本文利用BP模型 ,结合低阻油层的电性特征 ,成功地对河南油区下二门油田的低阻油气层进行了识别。
关键词
人工神经网络
bp
模型
低阻油层
河南油区
下二门油田
油气勘探
Keywords
artificial nerve network
,
bp model
,
low resistivity oil-bearing formation
,
identification
,
henan oil province
,
xia'ermen oilfield
分类号
P618.13 [天文地球—矿床学]
TE13 [石油与天然气工程—油气勘探]
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作者
出处
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被引量
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1
人工神经网络在低阻油层识别上的应用
杨庆军
邓春呈
杨永利
鲁国普
《特种油气藏》
CAS
CSCD
2001
17
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