BP神经网络在测井解释中的应用研究

依据塔中各井的测井数据,采用BP神经网络算法对各井的孔隙度进行预测,并初步划分有利储集体分布范围。在实际应用中,根据研究区的测井曲线类型,采用了3种模型进行孔隙度预测实验,通过试验、分析,最终优选模型二对各井的孔隙度进行预测。分层位制作了孔隙度平面分布图,通过对孔隙度的分析可知,塔中地区良里塔格组及鹰山组地层普遍发育,但总体为低孔低渗致密碳酸盐岩,局部发育孔隙度较好储集体。这与岩芯分析结果一致,也证实了该方法的有效性。