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| BP神经网络预测碳酸盐岩地层孔隙度 | |
| 引用本文： | 彭志方.BP神经网络预测碳酸盐岩地层孔隙度[J].石油天然气学报,2006(3). |
| 作者姓名： | 彭志方 |
| 作者单位： | 长江大学地球物理与石油资源学院 湖北荆州434023，新疆石油管理局地质调查处，新疆乌鲁木齐830000 |
| 摘 要： | 常规测井解释孔隙度的方法是运用线性响应方程求解,或用统计方法建立测井曲线与孔隙度之间的统计关系模型求解,但这些方法在面对越来越复杂的地质条件和非均质性的研究对象(如碳酸盐岩地层)时,所得出的结果与地层的实际数值存在着较大误差。利用对碳酸盐岩地层孔隙度敏感的测井值建立样本,利用BP神经网络预测碳酸盐岩地层孔隙度,预测孔隙度与岩心孔隙度有良好的符合关系,孔隙度逐点对应的绝对误差普遍小于1·0孔隙度单位。 |
| 关 键 词： | 测井 碳酸盐岩 模式识别 神经网络 孔隙度 |
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