【摘 要】
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文章以BP神经网络为基础,设计出一种神经网络流体层模拟交会图版,用于开发中、后期油层的流体识别。通过对H油田的储层流体性质及类型进行识别,获得了很高的识别率,为复杂地
【机 构】
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长江大学石油工程学院,中国海洋大学,
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文章以BP神经网络为基础,设计出一种神经网络流体层模拟交会图版,用于开发中、后期油层的流体识别。通过对H油田的储层流体性质及类型进行识别,获得了很高的识别率,为复杂地层以及其它一些特殊情况下的测井解释和数字处理提供了一条可行的途径。
Based on BP neural network, this paper designs a neural network fluid layer simulation intersection diagram, which is used to develop the fluid identification of middle and late oil layers. By identifying the nature and type of reservoir fluids in H field, a high recognition rate is obtained, which provides a feasible approach for logging interpretation and digital processing in complicated formations and other special cases.
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