【摘 要】
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低渗透油藏地质特征复杂,储层物性及含油性受沉积、成岩、构造、孔隙结构等多种因素的共同影响,使得油层测井响应特征复杂化,测井评价难度大。以塔南凹陷白垩系低渗透储层实例,将机器学习方法应用于油藏测井评价,采用误差逆传播神经网络算法,建立三层结构的神经网络模型,利用岩心分析和不同类型的测井信息,在单因素分析的基础上,考虑不同参数信息的重叠和冗余,优选学习样本的特征参数,建立试油段的学习样本训练集,利用建
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低渗透油藏地质特征复杂,储层物性及含油性受沉积、成岩、构造、孔隙结构等多种因素的共同影响,使得油层测井响应特征复杂化,测井评价难度大。以塔南凹陷白垩系低渗透储层实例,将机器学习方法应用于油藏测井评价,采用误差逆传播神经网络算法,建立三层结构的神经网络模型,利用岩心分析和不同类型的测井信息,在单因素分析的基础上,考虑不同参数信息的重叠和冗余,优选学习样本的特征参数,建立试油段的学习样本训练集,利用建立的网络模型进行了研究区三类油层的识别。
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