科技情报开发与经济
科技情報開髮與經濟
과기정보개발여경제
SCI/TECH INFORMATION DEVELOPMENT & ECONOMY
2010年
6期
142-144
,共3页
储层类型%BP神经网络%弹性算法
儲層類型%BP神經網絡%彈性算法
저층류형%BP신경망락%탄성산법
从油气储层类型识别的现状出发,提出采用弹性BP神经网络进行油气储层类型识别的原理、方法.与试油试水资料比对的结果表明,弹性BP神经网络可在不增加额外测井数据的情况下,对储层类型进行较准确的判别,相对于常规BP网络,可在减少网络训练时间的同时,提高网络预测的正确性.
從油氣儲層類型識彆的現狀齣髮,提齣採用彈性BP神經網絡進行油氣儲層類型識彆的原理、方法.與試油試水資料比對的結果錶明,彈性BP神經網絡可在不增加額外測井數據的情況下,對儲層類型進行較準確的判彆,相對于常規BP網絡,可在減少網絡訓練時間的同時,提高網絡預測的正確性.
종유기저층류형식별적현상출발,제출채용탄성BP신경망락진행유기저층류형식별적원리、방법.여시유시수자료비대적결과표명,탄성BP신경망락가재불증가액외측정수거적정황하,대저층류형진행교준학적판별,상대우상규BP망락,가재감소망락훈련시간적동시,제고망락예측적정학성.
