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本文利用遗传神经网络实现了水淹层的自动识别。根据关键井的统计数据，首先建立起标准的流体测井相数据库，合理地划分储层水淹级别。然后利用遗传神经网络对已知样本进行训练，识别水淹层。遗传神经网络比简单的BP神经网络性强，收敛速度快。用训练好的遗传神经网络对研究工区的水淹情况进行研究取得了较好的效果。
遗传神经网络在水淹层识别中的应用
【摘 要】
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本文利用遗传神经网络实现了水淹层的自动识别。根据关键井的统计数据，首先建立起标准的流体测井相数据库，合理地划分储层水淹级别。然后利用遗传神经网络对已知样本进行训练，识
【机 构】
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石油大学资源信息学院,大庆油田榆树林有限公司
【出 处】
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石油工业计算机应用
【发表日期】
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2002年4期
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