Прогноз пористости песчаного пласта коллектора с помощью искусственной нейронной сети (200,00 руб.)

Первый автор	Бэссей Инико Экенг
Авторы	Антониади Д.Г., Антигха Ричард, Нкла Огарекле
Страниц	4

ID	645331
Аннотация	Методы искусственного интеллекта и нейронных сетей все чаще применяются в решении сложных нелинейных задач на основании относительно небольшого количества данных. Глубина залегания, толщина, литология и соотношение между песчаником и коллектором, которые являются основными факторами, определяющими распределение пористости системы пласт-коллекторов были выбраны для создания нейронной сети. В данной статье представлены результаты применения обратного распространения искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогнозирования значений пористости песчаных пласт-коллекторов в нефтяном месторождении «Seme» в Республике Бенин. Полученные значения пористости из образцов керна используются в качестве целевых данных в ИНС для обучения сети. Отличное соответствие между данными керна и прогнозированными значениями показывает, что подход ИНС является надежным и может быть эффективно применен в моделировании и описании пластколлекторов.
УДК	622.276.66

Прогноз пористости песчаного пласта коллектора с помощью искусственной нейронной сети / И.Э. Бэссей [и др.] // Инженер-нефтяник .— 2017 .— №2 .— С. 60-63 .— URL: https://rucont.ru/efd/645331 (дата обращения: 13.03.2025)