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改进人工神经网络原理对储层渗透率的预测——以北部湾盆地涠西南凹陷为例
单敬福 纪友亮 柳成志
摘 要：人工神经网络的计算方法是一种非线性处理系统,是根据测井数据进行储层物性参数预测的方法.以往在利用遗传算法预测渗透率的时候,因为只考虑了单一的数据点,没有把临近层位的数据加入学习过程中来,故影响了预测模型的精度和可信度.为弥补这一不足,利用相临多个层位的数据点进行学习,进而建立储层渗透率的预测模型,并在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法对地层的渗透率进行逐点计算.通过北部湾盆地涠西南凹陷的实例实践表明,用该方法预测的渗透率与实测的渗透率的值符合较好.
关键词：开窗技术;渗透率预测;人工神经网络;涠西南凹陷;北部湾盆地
分类号：TE112.2 文献标识码：A
文章编号：0253-9985(2007)01-0106-04
Prediction of reservoir permeability with improved artificial neural network principle: taking the Southwest Weizhou Depression in Beibuwan Basin as an example
Shan Jingfu Ji Youliang Liu Chengzhi
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单敬福(1977-),男,博士研究生,层序地层学与储层沉积学
作者单位：单敬福（同济大学,海洋学院,上海,200092）
纪友亮（同济大学,海洋学院,上海,200092）
柳成志（大庆石油学院,黑龙江,大庆,613318）
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