典型文献
BP神经网络算法在页岩气饱和度评价的应用
文献摘要：
页岩气储层中高含量的有机质和黏土矿物会对饱和度的计算会产生影响,常规油气储层建立的饱和度计算模型在页岩气储层饱和度评价中存在较大误差,亟需寻求新的途径与思路.本文分析总结了页岩气储层性质及其与含水饱和度的关系机理.利用井中地层密度和铀含量与岩心分析含水饱和度有较好的相关性,通过BP神经网络训练建立新的非电性测井饱和度评价模型.在以往饱和度计算模型基础上,考虑总有机碳含量对页岩储层含水饱和度的影响,建立新的含水饱和度计算公式.研究结果表明,此模型通过铀含量和地层密度计算得出的含水饱和度与岩心分析数据具有更高的吻合度.本次研究基于岩心分析数据,建立基于BP神经网络的含水饱和度计算模型,为页岩气含水饱和度的评价提供了新的方法与思路.
文献关键词：
页岩气;含水饱和度;地层密度;铀含量;BP神经网络;总有机碳含量
中图分类号：
作者姓名：
王志豪;周明顺;魏新路;刘迪仁;孙康;申威;赵桠松
作者机构：
长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100;中石油华北油田分公司勘探开发研究院,河北任丘062500;中国石油集团测井有限公司辽河分公司,辽宁盘锦124000
文献出处：
引用格式：
[1]王志豪;周明顺;魏新路;刘迪仁;孙康;申威;赵桠松-.BP神经网络算法在页岩气饱和度评价的应用)[J].工程地球物理学报,2022(02):216-222
A类：
B类：
神经网络算法,饱和度评价,页岩气储层,高含量,有机质,黏土矿物,常规油气,油气储层,储层饱和度,求新,含水饱和度,关系机理,地层密度,铀含量,岩心分析,神经网络训练,测井,总有机碳含量,页岩储层,密度计,吻合度
AB值：
0.189457
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