神经网络预测储层砂岩粒度纵向剖面

摘要：

国内外多年的研究认为,储层粒度特征值(d50,UC)是防砂设计的基础.利用伽马测井、密度测井与粒度特征值之间的相关性,建立探井伽马、密度测井项与实测粒度特征值三者的样本库;利用神经网络技术,训练出满足工程需要的学习网络,进而结合开发区块的测井资料,建立整个储层的粒度纵向分布剖面.该技术对实测数据少或缺乏实测数据储层的防砂显得尤为重要,为防砂方案设计提供了准确的依据,并在现场进行了很好的应用.

关键词：粒度特征值、测井项、神经网络、样本库、纵向剖面

所属期刊栏目：21

分类号：TE343(油气田开发与开采)

资助基金：国家油气重大专项课题“多枝导流适度出砂技术”2008ZX05024-003-01

在线出版日期：2014-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：449-452