基于量子神经网络的储层敏感性预测方法研究

储层敏感性评价是油气层保护的一个重要方面,敏感性的评价一般采用室内实验方法。但是室内评价方法存在需要大量岩心且耗时长的缺点,传统的预测模型也存在缺陷。鉴于此,在收整理集岩心资料基础之上,结合量子神经理论,提出量子神经网络储层敏感性预测模型。利用该模型对某地区储层敏感性进行预测,预测结果表明,该模型预测储层敏感性数据与室内实验结果的符合率达到90%以上,其准确率明显高于传统的预测模型,为储层敏感性的评价提供了一种新的、科学的方法。

资料为PDF文档格式.

本文档关键词:预测,神经网络,敏感性,量子,研究