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基于小波神经网络的油页岩含油率预测方法

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【作者】 张永浩王飞陈勇段朝伟边会媛

【Author】 Zhang Yong-hao;Wang Fei;Chen Yong;Duan Chao-wei;Bian Hui-yuan;Department of Geology, Northwest University;China Petroleum Logging CO.LTD.;College of Geology Engineering and Geomatics, Chang’an University;College of Geology & Environment, Xi’an University of Science and Technology;

【通讯作者】 王飞;

【机构】 西北大学地质学系中国石油集团测井有限公司长安大学地质工程与测绘学院西安科技大学地质与环境学院

【摘要】 在油页岩含油率实验分析的基础上,优选含油率敏感性测井参数,采用小波神经网络法构建含油率多测井参数预测模型.利用该模型对鄂尔多斯盆地东南部三叠系长7段储层含油率进行预测,将预测结果与多元线性回归预测结果进行对比.结果表明,利用小波神经网络法预测油页岩含油率精度更高,为研究区油页岩勘查工作部署提供科学依据.

【基金】 “十三五”国家科技重大专项(2017ZX05030-002);煤炭资源勘查与综合利用重点实验室基金(KF2018-4);中国石油天然气集团公司科学研究与技术开发项目(2016A-3603);中央高校基本科研业务费(310826172204)
【所属期刊栏目】 西部资源与环境 (2019年06期)
  • 【DOI】10.13885/j.issn.0455-2059.2019.06.001
  • 【分类号】P618.13
  • 【下载频次】40
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