机器学习在储层预测中的应用分析

• 作者: 王俊
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 机器学习 储层预测 神经网络 网络模型
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 150,152
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.17.070

摘要

机器学习是整个人工智能领域中应用前景最为广阔的技术,近年来的发展突飞猛进,被广泛用于与人们生活息息相关的各种领域,尤其在储层预测方面.储层预测是油气勘探生产的首要环节,传统的储层预测方法往往需要经历多个环节,勘探与研究工作周期长,降低了勘探效率.为此,介绍了机器学习中卷积神经网络、循环神经网络、支持向量机等主流人工神经网络及其在储层预测中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊	成都理工大学地球物理学院	21	93	5.0	9.0