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林晓华

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：中国石油化工集团公司更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：石油与天然气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇石油与天然气...

主题

  • 1篇预测技术
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇随机神经网络
  • 1篇区块
  • 1篇孔隙
  • 1篇孔隙度
  • 1篇孔隙度预测
  • 1篇储集
  • 1篇储集层

机构

  • 1篇中国石油化工...

作者

  • 1篇张建芝
  • 1篇林晓华

传媒

  • 1篇新疆石油地质

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于随机神经网络的储集层孔隙度预测技术在Y3区块的应用被引量：4
2014年
随机神经网络是通过对样本数据进行训练,寻求预测值和实测值之间误差最小的一种数学内插方法。通过曲线重构反演技术对原始地震数据体进行波阻抗反演,以提高地震资料对储集层的识别精度;在滤波参数选取中,通过共轭梯度算法计算最小检验误差,选取最佳的褶积算子和属性个数,使地震属性和目标参数最佳限度地吻合,避免了神经网络过度训练的缺陷。随机神经网络技术在Y3区块实际资料应用中,取得了良好的预测效果,相比线性回归法和传统神经网络方法提高了预测精度。
张建芝林晓华
关键词：随机神经网络孔隙度预测
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