人工神经网络预测木头油田储层孔隙度渗透率

• 作者: 郑艳辉 马力
• 来源期刊: 河南石油
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 BP 测井评价 储层物性 孔隙度 渗透率
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TE112.23
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8217.2002.03.005

摘要

由于历史原因,木头小规模油田在开发过程中,评价油藏、储层的物性参数严重匮乏.随着开发阶段的不断变化,剩余油分布、注采关系分析和油藏地质建模、数值模拟等工作需要高精度的物性参数.本文提出了应用改进的人工神经网络BP模型对储层孔隙度、渗透率进行预测的方法,通过实际运用,和使用多元逐步回归法相比,预测的精度大幅度提高,渗透率相关系数可由0.8436提高到0.9961,相对误差2.19%,从而为深化储层认识提供了准确的孔隙度、渗透率参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马力		1	13	1.0	1.0
2	郑艳辉	吉林油田分公司开发事业管理部	1	13	1.0	1.0