基于BP神经网络算法识别苏里格气田致密砂岩储层岩性

摘要：

以薄片鉴定资料为准,从筛选敏感测井参数入手,优选了对岩性敏感的自然伽马和光电吸收截面指数作为BP神经网络输入端信息进行网络训练和学习,对测井数据进行了标准化处理,以消除由于测井系列以及仪器型号的不同引起的刻度误差.应用BP神经网络法对苏里格气田目的层段复杂岩性进行识别,其结果与岩心录井岩性符合度较高,平均符合率达84.48％.采用该方法对致密砂岩气藏储层岩性的识别,可以有效地为后续沉积相等方面的研究提供资料基础.

关键词：测井解释、交会图法、神经网络法、岩性识别、致密砂岩气藏、苏里格气田

所属期刊栏目：39

分类号：P631.84

资助基金：国家自然基金基于物理模拟条件下的点坝侧积体时空分异机理研究41372125;湖北省教育厅基金基于储层构型流动单元对剩余油形成与分布控制作用研究Q20121210;中国地质大学武汉构造与油气资源教育部重点实验室开放基金曲流河道砂体储层构型对剩余油的控制作用研究TPR-2012-23;中石油天然气集团公司攻关项目长庆油田油气当量上产5000万t关键技术研究2010E-1306

在线出版日期：2015-07-17（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：363-367