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龙岗构造是中国石油2006年的重要勘探成果,它包括飞仙关鲕滩储层和长兴组生物礁两套储层。本文介绍了利用测井资料准确的识别了龙岗构造飞仙关储层的方法,以及储层的划分、流体性质判别方法研究;通过这些方法,能准确地进行了储层识别和进行流体性质判别,并经过试油结果的验证,证明这些方法在龙岗地区是切实可行的。 相似文献
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函数连接型神经网络应用于岩石含矿性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
函数连接型神经网络是一种无隐含层的新型网络,应用其三阶联合激励增强特性对某矿区矿石与围岩进行判别研究,识别准确率近１００％．在对预测集的每一个输入信号添加２０％的噪音干扰后,发现依然能准确判别．可见网络的容错能力是十分令人满意的． 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
文昌油田存在大量的低阻油层,储层泥质含量较重,物性较差,岩石颗粒细,束缚水含量高,电阻率较围岩无明显异常,导致在低阻油层识别方面遇到很大的困难;文昌A油田的2井区已经测试证实为油层,但与其相邻的1井区既无测试也无生产资料,为有效确定其流体性质,在分析低阻油层测井响应的基础上,一方面,引进了电阻率重叠法、神经网络法、流体指标法、三水模型等方法,并参考地层岩性、含油性与气测显示等信息,来建立定性识别低阻油层的判别标准;另一方面,通过对比两个井区储层的四性关系特征,采用类比的方法,来进一步证实1井区储层的含油性,解释结果后经地层测试的证实,表明测井综合解释的结果是可靠的。 相似文献
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正乌里雅斯太凹陷普遍发育砂砾岩体,具有岩石成分复杂、孔隙类型多样、非均质性较强等显著特点,测井评价中存在储层识别划分、流体性质判别、储层参数计算等诸多困难;针对研究区近年来勘探开发热点—高伽马值砂砾岩储集体,综合利用"钻-测-录-地-试"等资料,从储层特征研究入手,认为高放射性火山碎屑成分以及钾长石矿物的富集是形成该类储层的主控因素;通过常规及核磁共振测井响应特 相似文献
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基于反向传播算法的多层前馈网络(简称BP神经网络)在图像处理方面应用较为广泛。目前,身份证号码识别技术在图像识别领域迅猛发展,为提高识别身份证号码的速度及准确性,本文研究一种基于BP神经网络的身份证号码识别系统。首先,将身份证图像进行预处理,接着利用MATLAB对身份证号码进行定位以及分割,然后利用BP神经网络,通过调用MATLAB神经网络工具箱,设置相关参数对身份证号码进行训练、匹配数据库中的数字,最后识别并输出身份证号码。实验结果表明,基于BP神经网络的身份证号码识别正确率为95%,该系统具有较高的准确率以及鲁棒性。 相似文献
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火成岩储层测井评价进展 总被引：1，自引：0，他引：1
在火成岩岩性识别方面,由用交会图定性的识别岩性,发展到利用ECS测井、计算岩石的矿物含量和辅用一些数学方法定量的识别岩性。在火成岩储层参数计算方面,通过对火成岩测井响应机理的研究,由常规方法,发展到利用ECS测井逐点变骨架计算孔隙度,由用经验给出胶结指数m到以三重孔隙模型为基础动态的计算胶结指数m,为准确计算含水饱和度提供理论基础。 相似文献
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鄂西渝东地区碳酸盐岩储层储集空间类型复杂,有效储层识别难度较大：本文从分析不同类型储层的测井响应特征入手,对该区的流体性质识别模式进行了研究：在测井识别储层的基础上,结合地质、构造、岩心、测试或试气资料,对储层的有效性进行了综合评价。 相似文献
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为提高图像识别的准确率和速度,结合遗传算法和BP神经网络设计了一种改进图像识别算法。由于传统BP神经网络本身存在结构参数不确定、收敛速率低、容易陷入局部最小值等问题。本文首先提取图像的颜色和纹理特征,利用BP神经网络实现特征的初步识别同时基于遗传算法在线优化BP神经网络结构参数。在此基础上,给出了图像识别流程。最后,根据证据理论实现图像识别结果融合以获得完整图像信息。仿真结果表明:所述算法具有较高的识别率和收敛速度;在少量训练样本条件下,改进BP神经网络依旧具有较好的泛化能力。 相似文献
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本文首先对损伤参数进行了理论分析,提出基于神经网络的损伤识别原理,利用ansys建立简支梁数值分析模型,建立非线性映射能力较强的单隐层BP网络进行损伤识别,定位损伤,较为准确的判断了损伤程度。 相似文献
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基于BP神经网络的印刷体数字识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。 相似文献
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随着生产动态测井的形成和发展,井温测井资料已成为生产井动态分析和井内技术诊断的重要依据。在一些井的流体性质判别中,井温测井资料起到了关键性的作用,可节约了上千万元的套管及测试工程费用。 相似文献
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本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种复合的神经网络系统。最后,利用复合神经网络系统开展了测井储层孔隙度、渗透率和含水饱和度的预测及效果分析。研究结果显示,相比于单一的神经网络方法,构建的复合神经网络模型预测的储层孔隙度、渗透率和含水饱和度精度更高,表明基于复合神经网络模型进行储层评价是可行和有效的。 相似文献