文件名称：基于神经网络模型的井间参数预测方法 (2007年)
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更新时间：2024-06-14 12:46:10
自然科学 论文
目的 研究储层精细评价技术中的储层参数井间预测方法。方法 基于人工神经网络模型，结合油藏微相研究成果，采用井位和微相信息作为神经网络的输入信息，采用神经网络模型对储层参数进行空间预测。结果 利用空间分散井位点的孔隙度资料和地区沉积微相信息，对孤岛油田渤21断块油藏进行井间孔隙度内插预测，其井间参数的预测精度得到明显提高，为油藏建模提供了可靠的基础。结论 基于神经网络模型的井间参数预测方法，可以为储层精细评价提供高质量,的油藏地质模型。