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摘要:
碳酸盐岩缝洞型油藏具有极强的非均质性,单纯用静态资料来认识这类油藏是非常困难的.作者提出利用生产动态资料和信息进行该类型油藏研究的新思路.即利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势,并以渗流理论为基础,结合试井成果,推导出影响油藏开发的重要参数(地层系数)与生产信息的关系;建立了人工神经网络预测储层参数的结构模型.通过塔里木盆地塔河油田实例研究,说明了神经网络技术在碳酸盐岩缝洞型油藏储层评价预测和非均质性分析等方面具有较强的实用价值.
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文献信息
篇名 塔河碳酸盐岩缝洞型油藏动态储层评价技术
来源期刊 成都理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 塔河油田 碳酸盐岩油藏 动态储层评价 人工神经网络
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 油气地质与勘探
研究方向 页码范围 143-146
页数 4页 分类号 TE122.24
字数 2579字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-9727.2007.02.005
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 郭春华 成都理工大学能源学院 18 219 10.0 14.0
2 伍文明 成都理工大学能源学院 3 36 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
塔河油田
碳酸盐岩油藏
动态储层评价
人工神经网络
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
成都理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-9727
51-1634/N
大16开
成都市二仙桥东三路1号
62-24
1960
chi
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