基于PCA-BP神经网络的非常规储层岩性识别研究

摘要：

岩性识别一直是储层测井解释的关键问题和难点之一。针对常规测井岩性识别准确率不高的状况，在分析测井资料的基础上，以Matlab为平台研究了基于主成分分析的PCA‐BP神经网络，并以济阳坳陷非常规储层实际测井资料为样本，通过设计算法步骤进行了实验仿真。由仿真结果得出非常规储层岩性识别率为95.8％，高于BP神经网络，PCA‐BP神经网络有效提高了识别率和运行速度。经过对济阳坳陷钻井的岩性识别表明，该岩性识别方法可行并具有实用价值。

关键词：非常规储层、济阳坳陷、岩性识别、主成分分析、BP神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：P631

资助基金：国家自然科学基金项目41472092

在线出版日期：2016-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：9-16