基于卷积门控循环单元网络的储层参数预测方法

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• 来源
  《油气地质与采收率》 |2019年第5期|73-78|共6页
• 作者

  宋辉; 陈伟; 李谋杰; 王浩懿;

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• 作者单位

  油气资源与勘探技术教育部重点实验室长江大学;

  湖北武汉430100;

  长江大学地球物理与石油资源学院;

  湖北武汉430100;

  油气资源与勘探技术教育部重点实验室长江大学;

  湖北武汉430100;

  长江大学地球物理与石油资源学院;

  湖北武汉430100;

  非常规油气湖北省协同创新中心长江大学;

  湖北武汉430100;

  油气资源与勘探技术教育部重点实验室长江大学;

  湖北武汉430100;

  长江大学地球物理与石油资源学院;

  湖北武汉430100;

  非常规油气湖北省协同创新中心长江大学;

  湖北武汉430100;

  太原理工大学材料科学与工程学院;

  山西太原030024;

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• 原文格式 PDF
• 正文语种 chi
• 中图分类 TE122.2;
• 关键词

  储层参数预测; 孔隙度; 深度学习; 卷积神经网络; 循环神经网络; 门控循环单元网络;