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改进的神经网络模型在储层敏感性预测中的应用
何顺利
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田 冷
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顾岱鸿
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在改进的神经网络训练算法的基础上,提出了利用神经网络快速预测储层潜在敏感性(水敏性、速敏性、盐敏性、酸敏性和碱敏性,简称“五敏”)的方法。在对储层的“五敏”伤害预测中,采用Kohonen自组织网络和BP网络建立了敏感性伤害的预测模型,提高了预测的精度。分析表明,该方法受人为因素干扰小、所需参数少、适用范围广(特别适用于探井),能定量地反映出储层潜在敏感性程度,从而为制定保护油气层技术措施提供较可靠的依据。
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