【摘 要】
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由于低孔低渗储层孔隙结构较为复杂,现有核磁共振（NMR）测井渗透率模型对于低孔低渗储层预测精度不高。为此,提出一种融合深度置信网络（DBN）算法与核极限学习机（KELM）算法的渗透率预
【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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由于低孔低渗储层孔隙结构较为复杂,现有核磁共振（NMR）测井渗透率模型对于低孔低渗储层预测精度不高。为此,提出一种融合深度置信网络（DBN）算法与核极限学习机（KELM）算法的渗透率预测方法。该方法首先对DBN模型进行预训练,然后将KELM模型作为预测器放置在训练好DBN模型后,利用训练数据进行有监督的训练,最终形成深度置信-核极限学习机（DBKELMN）模型。考虑到该模型需充分利用反映孔隙结构的横向弛豫时间谱信息,将离散化后的核磁共振测井横向弛豫时间谱作为输入,渗透率作为输出,确定NMR测井横向弛豫时间
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