[发明专利]基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法在审

专利信息
申请号: 201210114253.2 申请日: 2012-04-18
公开(公告)号: CN103376468A 公开(公告)日: 2013-10-30
发明(设计)人: 徐辉;桂志先;慎国强;李海涛;李玉凤 申请(专利权)人: 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
主分类号: G01V1/40 分类号: G01V1/40;G06N3/02
代理公司: 济南日新专利代理事务所 37224 代理人: 谢省法
地址: 100728 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供一种基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法,该基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法包括利用井旁的地震属性数据确定神经网络上各节点之间的权系数和节点上的阀值;以及利用得到的各节点之间的该权系数和节点上的该阀值,进行整个工区的储层参数定量预测及油气分布预测。该基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法避免了对数量较大的地震属性进行分析,减少了因参与分析的地震属性数目众多带来的多解性,也从多个方面综合预测剩余油的分布特征,提高了剩余油分布特征的预测精度。
搜索关键词: 基于 神经网络 函数 逼近 算法 参数 定量 表征 方法
【主权项】:
基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法,其特征在于,该基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法包括:步骤1,利用井旁的地震属性数据确定神经网络上各节点之间的权系数和节点上的阀值;以及步骤2,利用得到的各节点之间的该权系数和节点上的该阀值,进行整个工区的储层参数定量预测及油气分布预测。
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