【摘 要】
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从煤层气储层测井响应机理出发,优选出煤储层及顶、底板产水敏感测井参数。利用BP神经网络算法对平均日产水量进行预测,准确率在76%左右,并具备区域产水预测效果。
Based on
【机 构】
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油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),长江大学地球物理与石油资源学院,
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从煤层气储层测井响应机理出发,优选出煤储层及顶、底板产水敏感测井参数。利用BP神经网络算法对平均日产水量进行预测,准确率在76%左右,并具备区域产水预测效果。
Based on the well logging response mechanism of coalbed methane reservoirs, the parameters of producing water sensitive logging in coal reservoir and roof and floor are optimized. Using BP neural network algorithm to predict the average daily water production, the accuracy rate is about 76%, and has the regional water prediction effect.
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