人工神经网络在低阻油层识别上的应用

• 作者: 杨庆军 杨永利 邓春呈 鲁国普
• 来源期刊: 特种油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP模型 低阻油层 识别 河南油区 下二门油田
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TE132.1+4
• 字数: 2240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6535.2001.02.003

摘要

低阻油层作为一种非常规储层,其含油性受多个因素影响.常规测井解释方法评价低阻油层有很大的困难.人工神经网络具有自适应、自学习、抗干扰能力较强的特点.本文利用BP模型,结合低阻油层的电性特征,成功地对河南油区下二门油田的低阻油气层进行了识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨庆军	中国地质大学石油系	8	122	5.0	8.0
2	杨永利		3	85	3.0	3.0
3	邓春呈	中国地质大学石油系	3	42	3.0	3.0
4	鲁国普		1	23	1.0	1.0