1) Porosity Prediction
孔隙度预测
1.
An application of RBF neural network in reservoir porosity prediction;
径向基函数神经网络在孔隙度预测中的应用
2.
Application of neural network to reservoir porosity prediction;
选取储层的深度、厚度、岩性及砂地体积比 4个因素确立了预测孔隙度的神经网络结构 ,经网络的学习训练过程 ,确定了网络各层的连接权值 ,从而得到了稳定的孔隙度预测网络 。
2) porosity forecasting
孔隙度预测
1.
porosity forecasting using stepwise multielemental regression analysis;
利用逐步多元回归分析的孔隙度预测
3) Porosity parameter prediction
孔隙度参数预测
4) prediction of porosity
孔隙率预测
5) porosity logging
孔隙度测井
1.
Therefore,the paper introduced a new logging method,accelerating neutron porosity logging(APS),which will increase neutron yield and the number of the detectors,adopting back s.
为此,介绍了一种新的测井方法——加速式中子源孔隙度测井(APS),该方法提高了中子产额,增加了探测器数量,采用了背屏蔽设计,优化了选择探测器源距。
6) porosity determination
孔隙度测定
补充资料：孔隙度
分子式：
CAS号：
性质：又称孔隙度。是多孔结构物质的特性之一。指催化剂颗粒内的孔体积占催化剂颗粒体积的分数。用θ表示。=1-ρ颗/ρ真=Vgρ颗。其中Vg是比孔容，ρ颗，ρ真，分别为颗粒密度和真密度。注意不要与空隙度混淆，它是单位质量催化剂颗粒间堆积空隙(空隙体积)与总堆积体积之比，反映堆积的松密程度。此外，孔隙度亦指岩石中未被矿物质占据的空间的量度。即总空隙空间在整个岩石体积中所占的百分数。
CAS号：
性质：又称孔隙度。是多孔结构物质的特性之一。指催化剂颗粒内的孔体积占催化剂颗粒体积的分数。用θ表示。=1-ρ颗/ρ真=Vgρ颗。其中Vg是比孔容，ρ颗，ρ真，分别为颗粒密度和真密度。注意不要与空隙度混淆，它是单位质量催化剂颗粒间堆积空隙(空隙体积)与总堆积体积之比，反映堆积的松密程度。此外，孔隙度亦指岩石中未被矿物质占据的空间的量度。即总空隙空间在整个岩石体积中所占的百分数。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条