学科分类
/ 1
3 个结果
  • 简介:通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法.该方法克服了传统方法的某些局限性,预测储层物性参数时不需要地震子波;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性;用逐步递归法选取最佳属性;用交互验证法监视所选属性的可靠性.

  • 标签: 概率神经网络技术 油气藏 储层物性参数 地震属性 目标测井曲线 逐步递归法
  • 简介:介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法,研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络(ANN)模型,并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明,用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的,并有较好的符合率。

  • 标签: 人工神经网络 测井曲线 形态特征 识别 沉积环境 岩性
  • 简介:提出了一种预测油田开发指标的新型增长曲线Np=NRmaxt^b/(t^b+a),推导了油田开发指标Qt、tm、Qtmax以及RPR的计算公式。用图形研究了这种增长曲线的Qt-t关系的变化特点。研究发现,油田生产时间t与相应产量Qt的乘积达到最大值(tQt)max时,累积产油量Np=(tQt)Rmax与最大可采储量NRmax的比值恒等于0.5,称为Np=NRmaxt^b/(t^b+a)增长曲线预测油田开发指标的0.5准数。提出了根据实际资料计算NRmax、b、a等参数的方法,依奇克里克油田的计算实例表明,这种增长曲线在实际应用中具有重大价值。

  • 标签: Np=NRmaxt^b/(t^b+a)型 增长曲线 预测 油田开发指标 0.5准数 应用