简介：通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法.该方法克服了传统方法的某些局限性,预测储层物性参数时不需要地震子波;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性;用逐步递归法选取最佳属性;用交互验证法监视所选属性的可靠性.
简介：针对坪北区块低渗透、低产的地质特点和支离破碎、梁峁交错、沟壑纵横的复杂地面条件，在地面工程建设中，摸索出了一套适合坪北开发特点的“生产平台简易集输流程”、“树枝状串接集油工艺流程”、“单干管、小支线注水流程”及“丛式井口→增压点→接转站→集中处理站”的布站流程；形成了“一短、一增、二单、二串、三简、三小”地面建设工艺技术，创建了具有坪北特色的地面建设模式，提高了油田开发整体效益。
简介：介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法，研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络（ANN）模型，并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明，用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的，并有较好的符合率。
概率神经网络技术在油气藏物性参数预测中的应用
坪北地面建设工艺技术
利用人工神经网络技术根据测井曲线形态特征识别沉积环境
