简介：在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。

简介：

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简介：在本文中用径向基础函数神经网络（或RBFN）根据地震属性预测通过测井得到的储层性质。对于由Hampson等人（2001年）提出的相同问题，还把用这一方法得到的结果与用广义回归神经网络（GRNN）得到的结果进行了比较。

简介：电磁加热和超声辐射所特有的优点就是使油管甚至井筒不必要的部分热量损失最少。这些技术在加拿大稠油开采方面受到了极大关注，在阿拉斯加，由于热损失使蒸气驱采油无效，因此，电磁加热正成为开采稠油和从水合物中生产天然气的可选方案。电磁加热或超声波辐射也可有效地用于碳酸盐岩油藏。但是，最近已开始考虑有关原油性质由于其它非侵入过程造成的不可逆变化。本文研究原油性质因电磁波或超声波辐射的热变程度。后面的实验还涉及到碳酸盐岩、UAE(UnitedArabEmirates)原油及水混合体系导热性测定。此外还研究了给定频率电磁场对含碳酸盐岩的UAE原油热变的影响，并对残余水饱和度的作用也进行了研究。实验表明电磁波热效很高，可以最小的输入能量加热附近的井筒。然而，沥青质的存在会导致原油流变性发生某些不可逆变化。本文研究了这种变化背后的物理实质。超声波处理过程中，尽管粘度大大下降，但这种不可逆变化不明显。

简介：滩坝砂储集体具有分布较广、厚度较薄、空间分布不连续的特征。地震剖面上,通常是多个砂体以复合波的形式出现,很难形成单独的反射。滩坝砂储层信息的弱信号常被背景信息淹没,无法准确识别储层。针对滩坝砂储层的地震反射信号特点,将扩展交替投影神经网络算法引入到地震领域,对地震资料进行弱信号分离,并将算法应用到识别滩坝砂储层中,解析出砂体（组）在地震剖面上的展布特征。通过对理论模型及实际资料的试算,处理后的地震资料可以较好地展示储层展布特征,有利于滩坝砂体的识别。