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基于BP神经网络进行裂缝识别研究
被引:24
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
申辉林
高松洋
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国石油大学地球资源与信息学院
高松洋
机构
:
[1]
中国石油大学地球资源与信息学院
来源
:
断块油气田
|
2007年
/ 02期
关键词
:
裂缝识别;
常规测井;
成像测井;
人工神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
P618.13 [石油、天然气];
学科分类号
:
摘要
:
裂缝系统是个复杂的地质体,其储层物性的改善作用是非线形的,各种评价参数与裂缝发育程度之间的关系也是非线形的。基于人工神经网络理论,开展了常规测井资料识别评价裂缝的研究。结果表明,基于BP神经网络的裂缝性储集层常规测井识别,与成像测井对比具有较好的应用效果。
引用
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页码:60 / 62+93 +93
页数:4
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