利用神经网络和相渗曲线预测储层的润湿性

来源 :勘探地球物理进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tao009

【摘要】

：

润湿性是控制储层中流体位置、流动和空间分布的主要因素,因此对相对渗透率曲线有重要影响.从研究润湿性在相对渗透率曲线上的特征表现出发,利用反向传播神经网络模型预测储

【作者】

：

谢然红高国忠冯启宁肖立志

【机构】

：

石油大学资源与信息学院

【出处】

：

勘探地球物理进展

【发表日期】

：

2003年4期

【关键词】

：

储集层润湿性神经网络相渗曲线预测油田 neural network backpropagation model (BP model) relati

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润湿性是控制储层中流体位置、流动和空间分布的主要因素,因此对相对渗透率曲线有重要影响.从研究润湿性在相对渗透率曲线上的特征表现出发,利用反向传播神经网络模型预测储层的相对渗透率曲线,由得到的相对渗透率曲线上的6个特征量,依据在Craig准则基础上制定的判定储层岩石润湿性的三饱和度准则,预测储层的润湿性,并与实验室AMOTT方法测量的润湿性结果对比,证明该方法是有效的,可用于预测储层的润湿性.

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