模糊优选神经网络储层识别技术在长庆中部气田马五1段的应用

鄂尔多斯盆地奥陶系马家沟组岩性复杂,属于致密储层,所以储层识别是该层系天然气开发中所面临的关键问题和难点之一。传统的储层识别方法准确率较低,因此提出了利用基于粒子群算法的模糊优选神经网络对储层中的气、水、干层进行识别。选用长庆中部气田19口井分层测试92个已知样本,通过对物性、测井和储渗特征等参数的分析,选取电阻率、自然伽马、产能系数、储渗因子和介质类型因子5个主成分控制特征参数作为样本输入,以样本储层的产能赋值作为输出,构建了基于粒子群算法的模糊优选神经网络的储层识别模型。通过试算,优选了2个模型,回判正确率分别达到96.2%和92.3%,储层识别正确率达到100%。