地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

岳文正; 陶果

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建立了一种基于引力的新型神经网络模型,引入了合力作用机制,解决了储层流体类型划分的判定半径问题,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应,并给出一个分类结果的缺陷.改进了传统的距离计算方法,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点.利用新型神经网络方法并结合测井资料,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别,获得了很高的识别率.与径向基神经网络的判别结果相比,该神经网络的识别率明显提高.

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来源
《中国石油大学学报（自然科学版）》 |2004年第3期|30-3242|共4页
作者
岳文正; 陶果;
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作者单位

清华大学工程力学系,北京,100084;

石油大学岩石物理实验室,北京,102249;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P631.819;
关键词
地球物理测井; 储层流体类型; 模式识别; 径向基神经网络模型; 测井参数; 距离计算方法; 改进算法;

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