【摘 要】
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利用常规测井曲线、交会图等方法识别稠油油藏岩性正确率低,效率不高.选用已采集的油田测井资料,分别采用费歇判别法、BP神经网络、极限学习机3种模式识别法,对稠油油藏岩性
【机 构】
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西南石油大学地球科学与技术学院,新疆油田公司勘探开发研究院
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利用常规测井曲线、交会图等方法识别稠油油藏岩性正确率低,效率不高.选用已采集的油田测井资料,分别采用费歇判别法、BP神经网络、极限学习机3种模式识别法,对稠油油藏岩性进行识别,并利用岩心、录井资料对识别结果进行检验.研究结果表明,费歇识别法正确率为81.2%,BP神经网络识别正确率为90.3%,极限学习机识别正确率为92%.在合理有效提取参数的条件下,极限学习机和BP神经网络的岩性识别符合率要高于费歇判别法,且具有运算速度快、效率高等优点.模式识别法在测井解释岩性识别方面有一定的推广应用价值.
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