| 油气资源丰度预测的人工神经网络方法——以济阳坳陷为例 |
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| 引用本文： | 杨丽娜,解国军.油气资源丰度预测的人工神经网络方法——以济阳坳陷为例[J].石油天然气学报,2007,29(1):55-58. |
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| 作者姓名： | 杨丽娜 解国军 |
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| 作者单位： | 1. 中国石油大学(北京)数理系,北京,102249
2. 中国石化石油勘探开发研究院,北京,100083 |
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| 摘 要： | 通过相关分析,筛选出济阳坳陷控制成藏体系资源丰度的主要地质参数,把成藏体系的资源丰度及其主控地质参数作为神经网络的训练样本,建立了具有预测功能的神经网络结构.与多元线性和多元非线性回归模型预测结果的比较表明,神经网络模型在预测精度上要远高于2种回归预测模型.
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| 关 键 词： | 神经网络 资源丰度 资源评价 济阳坳陷 油气资源丰度 预测模型 人工神经 网络方法 济阳坳陷 Network Method Neural Artificial Hydrocarbon Resources Abundance Prediction Example Jiyang Depression 线性回归模型 预测精度 网络模型 比较 预测结果 多元线性 网络结构 |
| 文章编号： | 1000-9752（2007）01-0055-04 |
| 修稿时间： | 2007-01-10 |
Prediction of Abundance of Hydrocarbon Resources with Artificial Neural Network Method——Taking Jiyang Depression for Example |
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| YANG Li-na,XIE Guo-jun.Prediction of Abundance of Hydrocarbon Resources with Artificial Neural Network Method——Taking Jiyang Depression for Example[J].Journal of Oil and Gas Technology,2007,29(1):55-58. |
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| Authors: | YANG Li-na XIE Guo-jun |
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| Abstract: | The major geologic parameters for controlling the abundance of hydrocarbon resources of hydrocarbon accumulation in Jiyang Depression are selected by correlated analysis. The abundance of hydrocarbon resources and its major control geologic parameters are used as sample for neural network training, and structures of neural network with prediction functions are established. The result is contrasted with that of multi-element linear and multi-element nonlinear model prediction, it shows that the precision of neural network model is much higher than that of above 2 models. |
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| Keywords: | neural network abundance of resource resource evaluation Jiyang Depression |
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