井间参数预测的相控神经网络模型

• 作者: 吴向红 张建英 苏超 谭成仟 赵丽敏
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 井间参数预测 沉积微相 神经网络 孤岛油田 渤21断块
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 页码范围: 254-257
• 页数: 4页
• 分类号: P61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2002.03.010

摘要

本文提出了一种基于微相研究的神经网络井间参数内插预测新方法.该方法结合油藏微相研究成果,采用井位和微相信息作为神经网络的输入参数,对储层参数进行空间预测.本文以孤岛油田渤21断块油藏为例,利用空间分散井位点的渗透率资料和地区沉积微相信息进行井间渗透率内插预测.结果表明,该方法不仅可以方便地将一些先验的地区知识和专家经验用于井间参数预测之中,而且大大提高了井间参数的预测精度,为油藏建模提供了可靠的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭成仟		56	688	15.0	23.0
2	赵丽敏		20	340	9.0	18.0
3	吴向红		34	388	10.0	18.0
4	张建英		3	13	2.0	3.0
5	苏超	中原油田分公司勘探开发研究院	3	10	1.0	3.0