神经网络在彩南油田油藏描述中的应用

• 作者: 于浩业 尹东迎 沈楠 邬长武
• 来源期刊: 新疆石油地质
• 学科: 工学
• 关键词: 彩南油田 神经网络 油藏描述 岩性 孔隙度 渗透率
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 249-250
• 页数: 2页
• 分类号: TE319
• 字数: 1603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3873.2003.03.022

摘要

利用自组织神经网络,建立了彩南油田彩9井区岩性识别模型,通过检验,分类结果的符合率达93.75%.利用神经网络技术,建立了研究区的孔隙度和渗透率模型,利用该模型对未知样本进行预测,预测结果与实际测量结果具有很好的一致性,孔隙度平均绝对误差为0.54%,平均相对误差3.5%,渗透率平均绝对误差1.68×10-3μm2,平均相对误差32%,其精度较传统的方法有了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邬长武	石油大学资源与信息学院	5	50	4.0	5.0
2	于浩业	石油大学资源与信息学院	1	9	1.0	1.0
3	沈楠	石油大学资源与信息学院	1	9	1.0	1.0
4	尹东迎	石油大学资源与信息学院	1	9	1.0	1.0