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摘要:
基于测井资料对未取心井区域的成岩相进行人工智能识别成为必然的趋势.利用岩心铸体薄片与扫描电镜资料,划分西湖凹陷中央背斜带中北部花港组储层成岩相,总结了六种典型成岩相类型,各类成岩相所对应的测井响应差异明显.结果 表明,测井系列自然伽马、补偿中子、声波时差、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和密度等为成岩相判别敏感曲线.对比岩心薄片资料表明,概率神经网络模型可以准确识别未取心井段的成岩相,识别准确率可达到90%以上.
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文献信息
篇名 西湖凹陷中央背斜带中北部花港组储层成岩相测井识别
来源期刊 石油地质与工程 学科 地球科学
关键词 西湖凹陷 成岩相 概率神经网络
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 地质勘探
研究方向 页码范围 6-10
页数 5页 分类号 P631.8
字数 4653字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-8217.2019.04.002
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 江平 3 23 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
西湖凹陷
成岩相
概率神经网络
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
石油地质与工程
双月刊
1673-8217
41-1388/TE
16开
河南省南阳市油田中山路
36-117
1988
chi
出版文献量(篇)
4575
总下载数(次)
9
总被引数(次)
19922
论文1v1指导