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：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。
简介：本文针对复杂小断块油区的油田数目多而调整工作量小，进行详细的经济评价时工作量大而准确度不高，提出了一种小油田开发调整井目标经济日产能力的简单估算法，具有一定的可行性、准确性，操作简便，有一定的推广价值。
概率神经网络技术在油气藏物性参数预测中的应用
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
小油田开发调整井目标经济日产能力的简单估算法
