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一種融合DBN和KELM算法的滲透率預測方法

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  由于低孔低滲儲層孔隙結構較為復雜,現有核磁共振(NMR)測井滲透率模型對于低孔低滲儲層預測精度不高。為此,提出一種融合深度置信網絡(DBN)算法與核極限學習機(KELM)算法的滲透率預測方法。該方法首先對DBN模型進行預訓練,然后將KELM模型作為預測器放置在訓練好DBN模型后,利用訓練數據進行有監督的訓練,最終形成深度置信一核極限學習機( DBKELMN)模型。考慮到該模型需充分利用反映孔隙結構的橫向弛豫時間譜信息,將離散化后的核磁共振測井橫向弛豫時間譜作為輸入,滲透率作為輸出,確定NMR測井橫向弛豫時間譜與滲透率的函數關系,并基于該函數關系對儲層滲透率進行預測。實例應用表明,融合DBN算法與KELM算法的滲透率預測方法是有效的,預測樣本的平均絕對誤差( MAE)較斯倫貝謝道爾研究中心SDR)模型降低了0.34。融合DBN算法與KELM算法的滲透率預測方法可提高低孔滲儲層滲透率預測精度,可應用于油氣田勘探開發。

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