机器学习在储层预测中的应用分析

机器学习在储层预测中的应用分析

论文摘要

机器学习是整个人工智能领域中应用前景最为广阔的技术,近年来的发展突飞猛进,被广泛用于与人们生活息息相关的各种领域,尤其在储层预测方面。储层预测是油气勘探生产的首要环节,传统的储层预测方法往往需要经历多个环节,勘探与研究工作周期长,降低了勘探效率。为此,介绍了机器学习中卷积神经网络、循环神经网络、支持向量机等主流人工神经网络及其在储层预测中的应用。

论文目录

  • 1 机器学习
  • 2 深度学习与储层预测
  •   2.1 卷积神经网络
  •   2.2 循环神经网络
  •   2.3 支持向量机
  • 3 结论与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王俊

    关键词: 机器学习,储层预测,神经网络,网络模型

    来源: 科技与创新 2019年17期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 地质学,石油天然气工业,自动化技术

    单位: 成都理工大学地球物理学院

    分类号: TP181;P618.13

    DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.17.070

    页码: 150+152

    总页数: 2

    文件大小: 1342K

    下载量: 237

    相关论文文献

    • [1].基于分频属性反演的涠西南凹陷流三段储层预测[J]. 西部探矿工程 2020(02)
    • [2].基于同步挤压变换的频率衰减梯度在储层预测中的应用[J]. 能源与环保 2017(03)
    • [3].一体化储层预测法在D气田的应用[J]. 石油仪器 2012(06)
    • [4].总口向斜周缘储层预测启示[J]. 江汉石油科技 2010(03)
    • [5].灰质背景下基于敏感曲线的储层预测方法——以孤北洼陷沙三中亚段为例[J]. 中国石油勘探 2017(03)
    • [6].多属性融合技术在裂缝储层预测中的应用[J]. 中国锰业 2019(02)
    • [7].模型正演技术在储层预测中的应用——以春光油田春63井区为例[J]. 石油地质与工程 2018(05)
    • [8].昆北切16、切4区储层预测[J]. 建材与装饰 2019(04)
    • [9].分频能谱技术在储层预测中的应用[J]. 内江科技 2014(01)
    • [10].八面河断裂带储层预测[J]. 江汉石油科技 2008(04)
    • [11].提高气田储层预测精度技术研究[J]. 河南化工 2011(06)
    • [12].基于交叉验证支持向量机储层预测方法及应用[J]. 科学技术与工程 2020(13)
    • [13].90°相位变换技术在乾北地区葡萄花油层储层预测中的应用[J]. 石化技术 2016(08)
    • [14].地球物理储层预测方法研究[J]. 报刊荟萃 2017(03)
    • [15].自组织人工神经网络算法在储层预测中的应用[J]. 当代化工 2019(07)
    • [16].复杂地质条件下密度曲线重构在储层预测中的应用[J]. 中国锰业 2019(05)
    • [17].齐4井区储层预测研究[J]. 中国石油和化工标准与质量 2018(02)
    • [18].地质统计随机反演与稀疏脉冲反演在储层预测中的应用对比[J]. 石油天然气学报 2014(07)
    • [19].白马庙须家河薄互层储层预测方法与应用[J]. 物探化探计算技术 2012(06)
    • [20].储层预测在MLQ油田的应用[J]. 中国石油和化工标准与质量 2012(10)
    • [21].多元地震属性分析提高薄储层预测精度[J]. 断块油气田 2020(03)
    • [22].基于波形指示反演的井震结合储层预测方法及应用[J]. 大庆石油地质与开发 2018(03)
    • [23].综合利用地震属性进行快速储层预测[J]. 中国石油和化工标准与质量 2011(07)
    • [24].准噶尔盆地玛湖地区三叠系百口泉组优质储层预测[J]. 石油地球物理勘探 2017(S1)
    • [25].多信息储层预测地震属性提取与有效分析[J]. 石化技术 2018(04)
    • [26].薄砂体储层预测研究[J]. 西藏科技 2011(12)
    • [27].时频谱熵属性在春光油田储层预测中的应用研究[J]. 复杂油气藏 2020(01)
    • [28].一种无井反演方法在印度河盆地储层预测中的应用[J]. 物探化探计算技术 2018(03)
    • [29].一种基于时频域波形分类的储层预测方法[J]. 岩性油气藏 2018(04)
    • [30].基于支持向量机的交互检验储层预测[J]. 石油物探 2018(04)

    标签:;  ;  ;  ;  

    机器学习在储层预测中的应用分析
    下载Doc文档

    猜你喜欢