神经网络及模式识别技术在测井解释中的应用

• 作者: 任兴国 姚声贤 杨嘉 罗利
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 神经网络 计算方法 模式识别 测井解释 碳酸盐岩 储层评价
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 方法研究
• 页码范围: 364-368
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2002.05.003

摘要

针对四川碳酸盐岩储层实际情况,用测井资料与岩心分析结果组成孔隙度、含水饱和度样本,经BP网络训练后得到模型参数.使用模型参数进行孔隙度、含水饱和度计算,计算结果精度高.BP网络在产能评价方面也有明显优势,能较好地表达储层参数与产能之间的关系,提高预测结果精度.对汉明网络结构作了适当的调整,使其适用于输入为连续值的模式识别问题.在储层流体性质判别方面,气层、水层的判别符合率达93%;该网络在多个地区的测井相分析中应用表明,能提高沉积微相识别率和预测符合率.实际应用证实,神经网络技术能提高测井解释中的数值计算精度和模式识别符合率,已在测井精细解释及储量计算中应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚声贤		7	113	6.0	7.0
2	任兴国		8	178	7.0	8.0
3	罗利		16	253	10.0	15.0
4	杨嘉		2	39	2.0	2.0