【摘 要】
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讨论了BP神经网络算法实现步骤,使用塔中区块储层常规测井资料和成像测井资料,提取与选择其数学特征,建立了标准模式样本,利用BP神经网络模型进行识别,并对结果进行了详细的
【机 构】
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油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),长庆油田分公司勘探开发研究院,长庆油田分公司第三采油厂
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讨论了BP神经网络算法实现步骤,使用塔中区块储层常规测井资料和成像测井资料,提取与选择其数学特征,建立了标准模式样本,利用BP神经网络模型进行识别,并对结果进行了详细的分析。研究结果表明,利用BP神经网络模型能够较好的识别碳酸盐岩储层,也能够识别出部分确定裂缝的成因类型和形成时期。
The implementation steps of BP neural network algorithm are discussed. The conventional logging data and imaging logging data of block reservoir in Tazhong area are extracted, their mathematical characteristics are extracted and selected, and the standard pattern samples are established. The BP neural network model is used to identify the results. Conducted a detailed analysis. The results show that the BP neural network model can identify carbonate reservoirs well, and can also identify some of the genetic types and formation periods of fractures.
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