An Artificial Neural Network Model for Estimating Tight Gas Sand Permeability

机译：估算气砂致密性的人工神经网络模型

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A back-propagation neural network model has been used to estimate tight gas sand permeability from porosity, mean pore size, and mineralogical data. The optimal network topology consists of an eight-neuron input layer, two five-neuron hidden layers that use nonlinear sigmoid transfer functions, and a linear single-neuron output layer. The network model has been trained on a data set from a tight gas sand well and tested on some core samples data that were not seen by the network during training. The optimal network architecture was able to estimate back the permeability from the training set within 0.89

机译：反向传播神经网络模型已用于根据孔隙率，平均孔径和矿物数据估算致密气砂渗透率。最佳网络拓扑包括一个八神经元输入层，两个使用非线性S型传递函数的五神经元隐藏层以及一个线性单神经元输出层。该网络模型已经过气密性良好的气砂井数据集的训练，并在一些核心样本数据上进行了测试，而这些数据在训练过程中并未被网络看到。最佳的网络架构能够从0.89范围内的训练集中估算渗透率

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来源
《Asia Pacific conference on integrated modelling for asset management》|1998年|p.25-35|共11页
会议地点 Kuala Lumpur(MY)
作者
A.Garrouch; N.H.Smaoui;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业经济;
关键词

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