裂缝性储层分级评价中的卷积神经网络算法研究与应用[最终版].pdf

2024-06-29

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裂缝性储层分级评价中的卷积神经网络算法研究与应用.docx

裂缝性储层分级评价中的卷积神经网络算法研究与应用随着石油勘探技术的发展，裂缝性储层在油气勘探及开发中占有重要地位。裂缝性储层的识别和评价是油气勘探开发过程中的重要任务之一。传统的储层评价方法主要依靠地质资料的分析和地质模型的建立，但这种方法存在着人力、时间成本高的缺陷。近年来，基于人工神经网络的储层评价方法得到了广泛的应用。其中卷积神经网络（CNN）被广泛运用到图像识别领域，可以有效地应用在裂缝性储层分级评价中，本文对该算法做进一步研究与应用。一、卷积神经网络算法简介1、卷积神经网络的基本思想卷积神经网络

2024-10-24

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利用卷积神经网络对储层孔隙度的预测研究与应用.docx

利用卷积神经网络对储层孔隙度的预测研究与应用标题：利用卷积神经网络对储层孔隙度的预测研究与应用摘要：卷积神经网络作为一种强大的深度学习方法，在图像、语音和文本处理等领域取得了很大的成功。本文将卷积神经网络应用于储层孔隙度的预测，结合储层岩心样本数据与核磁共振（NMR）测井数据，建立卷积神经网络模型进行训练和预测。通过实验证明，卷积神经网络具有较高的预测准确度和稳定性，可以有效地用于储层孔隙度的预测。关键词：卷积神经网络；储层孔隙度；深度学习；预测模型一、引言储层孔隙度是评价储层储集能力的重要参数之一，对于

2024-11-01

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基于卷积神经网络的苹果分级算法研究.docx

基于卷积神经网络的苹果分级算法研究摘要：水果在人类的日常生活中占据了重要的地位，而水果的分级是市场营销中最为关键的一个环节。本文基于卷积神经网络，从图像处理与机器学习的角度对苹果分级算法进行研究。通过对数据集的收集与处理，搭建了一个基于卷积神经网络的苹果分类模型，并对模型进行了测试与验证。实验证明，该模型在苹果的分级中表现出较高的准确率与可靠性。关键词：卷积神经网络，苹果分级，图像处理，机器学习一、引言苹果是人们生活中最常见的水果之一，也是全世界范围内最受欢迎的水果之一。在苹果生产与销售的过程中，苹果的质

2024-10-16

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裂缝性储层应力敏感性实验研究[最终版].pdf

2024-06-30

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