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BP模型在南海神狐海域天然气水合物储量参数预测中的应用

关注热度:139   来源:新能源学术论文  作者:吕琳 王明君 范继璋
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【摘要】:在用测井数据预测储量参数方法的基础上,采用BP神经网络法预测天然气水合物储量参数(孔隙度、饱和度)。选取一口有实测值的井,将其测井数据作为样本数据,建立网络模型,由其他井的测井数据输入此模型得到储量参数预测结果。经过实践检验此模型得出的结果比经验公式法更精确。
【作者单位】: 吉林大学综合信息矿产预测研究所;中国地质科学院;中央司法警官学院;
【关键词】BP神经网络 饱和度 孔隙度 储量参数
【基金】:国家863高技术研究发展计划子项目“天然气水合物勘探开发关键技术”(2006AA09202-03-02)
【分类号】:P744.4
【正文快照】:
0引言天然气水合物又称为“可燃冰”,是在低温高压等条件下形成的一种类似于冰的固态化合物,其主要成分是冰和甲烷气体,通常分布在大陆永冻土带和海洋沉积物中,其资源量约为2.1×1016m3[1,2],是一种重要的潜在能源。随着天然气水合物勘探研究工作的不断深入,储量参数的计算成


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关键词: BP神经网络

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