神经网络在彩南油田油藏描述中的应用

详细信息   

• 责任者：邬长武^c石油大学（北京） ; 于浩业 ; 沈楠 ; 尹东迎
• 刊名：新疆石油地质
• 出版年：2003
• 卷期：24^b3总102
• 关键词：油藏描述 ; 神经网络系统11^a准噶尔盆地20^a岩相学 ; 孔隙度 ; 渗透率21^a新疆31^a彩南油田
• 页码：249～250
• 索书号：P452.06/724
• 图表：^c表1参3插图
• 分类号：0831
• 文摘期号：2003/10

摘要

利用自组织神经网络，建立了彩南油田彩9井区岩性识别模型，通过检验，分类结果的符合率达93.75%。利用神经网络技术，建立了研究区的孔隙度和渗透率模型，利用该模型对未知样本进行预测，预测结果与实际测量结果具有很好的一致性，孔隙度平均绝对误差为0.54%，平均相误差3.5%，渗透率平均绝对误差1.68×10^-3μm²，平均相对误差32%，其精度较传统的方法有了很大的提高。（自然录）