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基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型

蔡永香 郭庆胜 桂志先 丁虹

蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
引用本文: 蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
CAI Yongxiang, GUO Qingsheng, Gui Zhixian, DING Hong. Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Dat[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(4): 366-370.
Citation: CAI Yongxiang, GUO Qingsheng, Gui Zhixian, DING Hong. Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Dat[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(4): 366-370.

基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50309013);
详细信息
    作者简介:

    蔡永香,讲师,博士生。主要研究方向为地理信息自动化处理及其应用

  • 中图分类号: P315.8;TE15

Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Dat

Funds: 国家自然科学基金资助项目(50309013);
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-02-01
  • 修回日期:  2005-02-01
  • 刊出日期:  2005-04-05

基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(50309013);
    作者简介:

    蔡永香,讲师,博士生。主要研究方向为地理信息自动化处理及其应用

  • 中图分类号: P315.8;TE15

摘要: 研究了地震资料的特征参数与储层参数间的神经网络模型,建立了相互之间的非线性映射,可以横向预测目的层的储层参数,实现地震资料和测井资料联合预测储层参数的空间分布规律。实验结果表明,该方法是可行的。

English Abstract

蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
引用本文: 蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
CAI Yongxiang, GUO Qingsheng, Gui Zhixian, DING Hong. Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Dat[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(4): 366-370.
Citation: CAI Yongxiang, GUO Qingsheng, Gui Zhixian, DING Hong. Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Dat[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(4): 366-370.

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