基于横波测井资料的神经网络火山岩流体性质识别

摘要：

利用偶极横波测井数据求取火山岩储层的4个气层识别指标:压缩系数、泊松比、横纵波速度比以及等效弹性模量差比.这4个气层识别指标在一定程度上都能指示气层的存在,但是单个指标不能将气层、差气层、气水同层、水层、干层区分开,为此引入Kohonen神经网络方法综合识别流体性质.在试气层段提取各个气层指标的数据作为神经网络的输入,流体性质作为输出,构成Kohonen神经网络所需样本数据,建立神经网络气层自动识别方法,通过合层技术自动输出解释剖面.在松南火山岩气田应用,与试气结论相比,预测符合率为83.3％.

关键词：声波测井、偶极横波、气层指标、火山岩、Kohonen神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：P631.84

资助基金：国家自然科学基金41174096;国家重大专项2011zx05009-001

在线出版日期：2013-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：264-268