【摘 要】
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在NNW油田松700区长6储层精细分层对比和沉积特征研究的基础上,结合取芯井物性数据、测井数据、选用流动带指标（FZI）方法将取芯井长6储层流动单元划分成A、B、C、D四类,并建立
【机 构】
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陕西延长石油〈集团〉有限责任公司研究院
【基金项目】
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陕西延长石油（集团）有限责任公司研究院科技攻关项目（ycsy2013-ky-b-27）资助.
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在NNW油田松700区长6储层精细分层对比和沉积特征研究的基础上,结合取芯井物性数据、测井数据、选用流动带指标（FZI）方法将取芯井长6储层流动单元划分成A、B、C、D四类,并建立流动单元的识别和划分标准。在此基础上,利用概率神经网络（PNN）技术对取芯井储层流动单元进行学习训练,建立其与测井参数的关系模型,利用非线性关系模型对非取芯井长6储层流动单元进行预测,从预测结果看,非取芯井流动单元的分布与沉积微相的分布相吻合,PNN的预测精度较高,为非取芯井流动单元的划分提供了新的思路。
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