An Artificial Neural Network Model for Estimating Tight Gas Sand Permeability

机译：一种用于估算狭质气泡渗透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被用于估算孔隙率，平均孔径和矿物质数据的紧密气泡渗透性。最佳网络拓扑由八神经输入层组成，两个五神经混合层使用非线性乙状运动功能，以及线性单神经元输出层。网络模型已经在从紧的气体沙井中培训，并在训练期间在网络上没有看到的一些核心样本数据上进行测试。最佳网络架构能够从0.89以内的训练中估算渗透率

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来源
《Asia Pacific conference on integrated modelling for asset management》|1998年||共11页
会议地点
作者
A.Garrouch; N.H.Smaoui;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类能源工业、动力工业;
关键词

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