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利用神经网络外推预测油田综合含水率 被引量:2

APPLICATION OF NEURAL NETWORK IN PREDICTING THE CHANGE OF WATER-BEARING CONTENT OF OILFIELDS
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摘要 逻辑斯特(Logistic)模型常被用来预测油田晚期勘探阶段的石油资源,还可用来预测一个油区的含水率变化过程。文中应用改进的神经网络算法和结构,预测油田的含水率变化趋势;并与Logistic模型预测结果进行了比较,结果表明;神经网络是一种可行的石油资源外推预测方法。 Logistic model is usually used to predict the oil resources in the later period ofoil explorati on and the water-bearing content.The improved algorithm and archi tecture ofneural network was used to predict the water-bearing content of oil field.Compared with theLogistic model. neural network is feasible for oil-resource predicting.
出处 《石油大学学报(自然科学版)》 CSCD 1995年第3期38-41,共4页 Journal of the University of Petroleum,China(Edition of Natural Science)
关键词 神经网络 外推法 预测 油田开发 含水率 Nerve network Extrapolation:Prediction Oilfields: Development latestage:Water cut
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