简介：通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法.该方法克服了传统方法的某些局限性,预测储层物性参数时不需要地震子波;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性;用逐步递归法选取最佳属性;用交互验证法监视所选属性的可靠性.
简介：介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法，研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络（ANN）模型，并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明，用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的，并有较好的符合率。
简介：海洋石油工作者必须努力学习马列主义、毛泽东哲学思想,指导各项工作.海洋石油勘探开发要求单位面积地质储量大、单井产量高,必须坚持实践—认识—再实践—再认识的客观规律,才能准确地掌握成油规律;同时必须遵循科学决策,对各项数据资料精心处理、综合分析,才能减少风险,取得经济效益.
概率神经网络技术在油气藏物性参数预测中的应用
利用人工神经网络技术根据测井曲线形态特征识别沉积环境
学习马列主义哲学更有效地发展海洋石油事业
