利用BP神经网络预测储层参数

• 作者: 唐志强 杨勇 杨斌 王婷
• 来源期刊: 辽宁化工
• 关键词: 神经网络 储层参数 岩芯物性 测井解释
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 模拟计算
• 页码范围: 160-163
• 页数: 4页
• 分类号: TE122
• 语种: 中文

摘要

利用神经网络确定储层参数:孔隙度和渗透率.本文综合地质、测井、钻井、岩芯分析资料,在岩芯归位、测井数据标准化、归一化后,挑选合适的建模学习样本,利用BP神经网络建立孔隙度和渗透率预测模型,并用误差统计法和叠合图比较法对储层参数预测效果进行评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨斌	成都理工大学能源学院	95	523	13.0	19.0
2	唐志强		2	6	2.0	2.0
3	王婷	成都理工大学能源学院	13	15	3.0	3.0