【摘 要】
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为了能够充分利用地层测试器所测得的压力数据,更准确地确定地层的渗透率,考虑到测试过程的压力响应与地层参数之间的复杂的非线性关系,及神经网络具有学习能力和很强的非线性处理能力等,特别是多层前传网具有高度的非线性映射能力和广泛的应用,因此本文采用多层前传网和误差反向传播算法,建立了适合电缆地层测试器渗透率解释的人工神经网络模型.
【机 构】
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CNPC测井重点实验室石油大学研究室(北京)
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为了能够充分利用地层测试器所测得的压力数据,更准确地确定地层的渗透率,考虑到测试过程的压力响应与地层参数之间的复杂的非线性关系,及神经网络具有学习能力和很强的非线性处理能力等,特别是多层前传网具有高度的非线性映射能力和广泛的应用,因此本文采用多层前传网和误差反向传播算法,建立了适合电缆地层测试器渗透率解释的人工神经网络模型.
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