原文服务方: 天然气工业       
摘要:
BP神经网络不同于传统的CRA(碳酸盐岩复杂岩性处理程序)测井解释方法,具有强的抗干扰能力和非线性映射能力.通过在四川盆地东北部地区铁山坡含气构造飞仙关组气藏储量计算中的应用证实,用BP神经网络计算的孔隙度与岩心分析结果有很好的一致性,能满足储量计算要求.在气水判别方面,BP神经网络计算气层段的含水饱和度与岩心分析结果相比,误差在10%以内,能指示气层特征;在水层段,BP神经网络计算的含水饱和度大于50%,能指示水层特征.表明BP神经网络可以应用于确定储量参数和判别储层流体性质.
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文献信息
篇名 BP神经网络在储量计算中的应用
来源期刊 天然气工业 学科
关键词 神经网络 测井解释 孔隙度 含水饱和度 储量计算 流体性能 判断
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 地质勘探
研究方向 页码范围 37-39
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0976.2002.04.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗利 四川石油管理局测井公司研究所 16 253 10.0 15.0
2 伍丽红 2 16 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
测井解释
孔隙度
含水饱和度
储量计算
流体性能
判断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
天然气工业
月刊
1000-0976
51-1179/TE
大16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
7532
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117943
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