RBF神经网络在储层表征中的应用研究

• 作者: 周冠武 程国建
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 储层表征 岩性识别 渗透率预测
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 174-176,224
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.08.055

摘要

研究利用RBF神经网络技术进行石油储层表征中有关储层参数的计算与岩性的识别;建立了储层参数(渗透率)预测模型与岩性识别模型,并利用该两个模型对未知样本进行预测,预测结果与实际测量结果相比具有较好的一致性,其渗透率预测精度与收敛速度较BP神经网络模型有了很大的提高;应用表明,RBF神经网络在储层表征问题中有着广阔的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	周冠武	西安石油大学计算机学院	3	19	2.0	3.0