BP神经网络识别塔北低阻油气层

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简要介绍了塔北低阻油气层岩性剖面、低阻油气层地球物理测井曲线特征,分析了塔北地区低阻油气储层成因,重点论述BP人工神经网络识别油气层、油水同层、水层和干层的方法原理。识别实例表明,BP人工神经网络识别低阻油(气)、水层的结果与实际相符,明显地提高了测井的解释精度。

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关键词 ：地电化学, 独立供电, 偶极子, 研究现状, 发展趋势

Abstract：

This paper describes in brief the lithologic profiles and the geophysical logging curves of the low resistivity oil and gas layers in Tabei area, analyzes the origin of the low resistivity oil and gas reservoirs in that area, and deals emphatically with the principle of applying the neural network to recognizing oil and gas layers, oil-water layers, water layers and dry layers. The recognition of low resistivity oil (gas) layers and water layers is consistent with the real conditions, thus obviously improving the interpretation precision of logging data.

Key words： Geoelectrochemical methods Independent power dipole CHIM Research status Development trends

收稿日期: 2001-05-18 出版日期: 2002-04-24

TE132

作者简介: 贺铎华(1961-),男,1985～1988年在成都地质学院物探系(石油测井)学习,目前在中石化新星公司西北石油局工程技术中心工作,主要从事塔里木盆地测井资料解释与研究工作。

引用本文:

贺铎华. BP神经网络识别塔北低阻油气层[J]. 物探与化探, 2002, 26(2): 122-125.
HE Duo-hua . THE APPLICATION OF BP NEURAL NETWORK TO RECOGNITION OF THE TABEI LOW RESISTIVITY OIL AND GAS LAYERS. Geophysical and Geochemical Exploration, 2002, 26(2): 122-125.

链接本文:

https://www.wutanyuhuatan.com/CN/ 或 https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2002/V26/I2/122

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