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雷家地区砂砾岩储层岩性复杂多变,因此准确的识别岩性对于储层参数的计算有着非常重要的意义。本文以量子神经网络为根据,建立了一种基于量子神经网络的岩性识别模型。并且将所建立的模型用于模拟雷家地区砂砾岩储层测井响应与不同岩性之间的映射关系,来实现复杂岩性条件下不同岩性的自动识别。
量子神经网络在雷家地区岩性识别中的应用
【摘 要】
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雷家地区砂砾岩储层岩性复杂多变,因此准确的识别岩性对于储层参数的计算有着非常重要的意义。本文以量子神经网络为根据,建立了一种基于量子神经网络的岩性识别模型。并且将
【机 构】
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大庆油田测井公司四分公司
【出 处】
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长春大学学报
【发表日期】
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2015年4期
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