【摘 要】
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针对高邮凹陷阜宁组低孔隙度低渗透率储层成因复杂,非均质性强,流体识别困难的特点,提出了测录井结合的神经网络流体识别技术.对传统的BP神经网络算法进行改进,加入动量项提
【机 构】
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中国石化江苏石油工程有限公司地质测井处,江苏油田博士后工作站
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针对高邮凹陷阜宁组低孔隙度低渗透率储层成因复杂,非均质性强,流体识别困难的特点,提出了测录井结合的神经网络流体识别技术.对传统的BP神经网络算法进行改进,加入动量项提高收敛速度和避免陷入局部极小,自适应调整学习参数,优化网络结构确定隐层神经元个数;将测井资料、录井资料相结合,把3个曲线参数和10个录井参数综合应用于算法之中,在高邮凹陷阜宁组低孔隙度低渗透率储层解释中取得较好的效果,解释结论与试油结论有较高的一致性.
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