2011, 30(1) 80-84 DOI: ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Application of BP network on reservoir parameter forecast of gas hydrates in Shenhu marine area of South China Sea | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
LV Lin-1, 2, 3, WANG Ming-Jun-2, FAN Ji-Zhang-1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1�� The Institute of Mineral Resources Prognosis of Synthetic Information��Jilin University��Changchun 130026��China; 2�� Chinese Academy of Geological Sciences��Beijing 100037��China; 3�� The Central Institute for Correctional Police��Hebei 071000��China | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract��
The BP neural network method has been used to forecast gas hydrates reservoir parameters ( porosity and saturation) based on the previous method by using logging data to forecast reservoir�� Taken an measured well as an example��a network model is built with the well's logging data�� The authors inputted the logging data of other wells and obtain the results of reservoir parameters��which are more accurate than the empirical formula through practice tests�� | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords�� BP network saturation porosity reservoir | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Received Revised Online: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fund: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Corresponding Authors: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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