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小波神经网络在致密砂岩储层参数预测中的应用

Application of WNN Algorithm in Reservoir Prediction of Compact Sandstone

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【作者】 罗德江郭科

【Author】 LUO De-jiang,GUO Ke (College of Information Management,Chengdu University of Technology,Chengdu,610059,China)

【机构】 成都理工大学信息管理学院成都理工大学信息管理学院

【摘要】 储层参数预测一直是地震勘探的关键和难点问题。本文介绍了小波神经网络的原理,设计了一种采用熵函数作为BP小波网络的能量函数的BP小波神经网络算法。(在此基础上)并利用多种测井数据和取芯资料作为小波网络的学习样本,最后把这种模型用于致密砂岩储层参数的预测。实验结果表明该模型具有较好的逼近能力,预测效果良好。

【Abstract】 Prediction of reservoir parameters is always the bottle neck problem and difficulty in seismic survey.The paper introduce the principl of WNN algorithm,designs a BP-WNN algorithm based on entropy function,and applies the model to the pridiction of reservoir parameters of compact sandstone.Experiment show the model have the preferable approache ability and pridecation performance.

  • 【文献出处】 内蒙古石油化工 ,Inner Mongolia Petrochemical Industry , 编辑部邮箱 ,2007年12期
  • 【分类号】P618.13
  • 【被引频次】5
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