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摘要:
针对河流-三角洲储层沉积微相划分问题,提出了一种基于加权模糊推理神经网络的判别方法.该模型可同时处理油田沉积微相研究中的定性专家经验和反映油层沉积微相变化的定量数据.根据取心井分析资料和专家解释结果确定区块沉积微相类型,建立标准模式库,判别待识别小层的沉积微相类型.同时可较好解决过渡性沉积微相在识别中存在的多解性问题.通过对大庆油田萨北开发区23口井的实际资料处理,其符合率达到84.1%.
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浅水三角洲
单砂体
野外露头
三角洲前缘
基于加权模糊推理网络的河流-三角洲储层沉积微相识别
沉积微相
测井曲线
模糊神经网络
模式识别
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 河流-三角洲储层沉积微相的模糊识别
来源期刊 大庆石油地质与开发 学科 工学
关键词 沉积微相 测井曲线 模糊神经网络 模式识别
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目 石油地质
研究方向 页码范围 22-24
页数 3页 分类号 TE321
字数 2756字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3754.2004.06.009
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
沉积微相
测井曲线
模糊神经网络
模式识别
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
大庆石油地质与开发
双月刊
1000-3754
23-1286/TE
大16开
黑龙江省大庆让胡路区勘探开发研究院
14-105
1982
chi
出版文献量(篇)
4317
总下载数(次)
9
总被引数(次)
45256
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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