基于BP神经网络算法识别苏里格气田致密砂岩储层岩性

被引：10

作者：

赵忠军 ^{[1
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黄强东 ^{[1
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石林辉 ^{[1
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王宪文 ^{[1
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单敬福 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国石油长庆油田分公司苏里格气田研究中心

[2] 低渗透油气田勘探开发国家工程实验室

[3] 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室

来源：

测井技术 | 2015年 / 39卷 / 03期

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;

D O I：

10.16489/j.issn.1004-1338.2015.03.020

中图分类号：

P618.13 [石油、天然气]; P631.81 [];

学科分类号：

0709 ; 081803 ; 0818 ; 081801 ; 081802 ;

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。

引用

页码：363 / 367

页数：5

共 15 条

[1] 塔河油田三叠系中油组岩性圈闭识别研究 [J].