| 利用神经网络预测储层孔隙度 |
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| 引用本文： | 李卫峰. 利用神经网络预测储层孔隙度[J]. 油气田地面工程, 2009, 28(8). DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2009.08.020 |
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| 作者姓名： | 李卫峰 |
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| 作者单位： | 渤海石油职业学院 |
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| 摘 要： | ![]()
储层孔隙度是评价储集层油气储量的重要参数之一.基于神经网络的LM算法预测储层的孔隙度主要步骤包括样本的选取与预处理,网络结构的设计,基于Matlab神经网络工具箱编程实现的LM算法的网络训练,声波孔隙度预测.经与BP算法比较,该算法迭代速度快且计算精度高.
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| 关 键 词： | 孔隙度 神经网络 LM算法 BP算法 |
Prediction of Reservoir Porosity by Using the Neural Network |
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| Li Weifeng. Prediction of Reservoir Porosity by Using the Neural Network[J]. Oil-Gasfield Surface Engineering, 2009, 28(8). DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2009.08.020 |
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| Authors: | Li Weifeng |
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| Abstract: | ![]()
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