利用人工神经网络求取产层的流动系数

新疆石油地质 ›› 2001, Vol. 22 ›› Issue (1): 66-67.

利用人工神经网络求取产层的流动系数

杨庆军, 邓春呈, 王辰

中国地质大学石油系,湖北武汉 430074

收稿日期:2000-01-18 出版日期:2001-02-01 发布日期:2020-08-13
作者简介:杨庆军（1973-）,男,河南济源人,硕士,现主要从事油气田开发方面的教学与科研工作。

Using Artificial Nerve Network to Calculate the Flow Coefficient of pay Zone

YANG Qingjun, DENG Chunchen, WANG Chen

Received:2000-01-18 Online:2001-02-01 Published:2020-08-13
About author:YANG Qingjun (1973-) Male, Master Degree, Oil-Gas Field Development, Petroleum Department, China University of Geoscience, Wuhan, Hubei 430074, China

摘要/Abstract

摘要： 流动系数是评价产能的一个重要指标。作者利用人工神经网络具有自适应、自学习的特点,将神经网络与常规测井、试油、试井等动态资料相结合进行产层评价,取得了较好的效果。

关键词: 流动系数, 油层, 评价, 人工智能, 神经网络.

Abstract: Flow coefficient is an important index for productivity evaluation. The author take advantage of the selfs unable and self-education features possessed by the artificial nerve network,combined such network with other routine data of well-logging, well-testing, etc., for pay zone evaluation, and good results have been achieved.

Key words: flow coefficient, oil formation, evaluation, artificial intelligence, nerve network

中图分类号:

TE311

杨庆军, 邓春呈, 王辰. 利用人工神经网络求取产层的流动系数[J]. 新疆石油地质, 2001, 22(1): 66-67.

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