一种模糊神经网络技术及其在储层预测中的应用

• 作者: 吴明华 姜岩 李文艳
• 来源期刊: 石油物探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 主分量参数 模糊神经网络 模糊逻辑 参数提取 隶属度函数 地震属性
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 377-379
• 页数: 3页
• 分类号: P631.4
• 字数: 2084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2004.04.015

摘要

大庆外围油田的葡萄花油层主要为砂泥岩薄互层,储层砂体横向变化大,这给井位设计带来了很大的难度.近几年地震属性分析技术虽然得到了较快的发展,但地震属性与储层地质参数之间的关系较模糊,难以用地震特征参数直接预测储层的砂岩厚度.为此,研究了一种模糊神经网络预测砂岩技术,它将人工神经网络理论与模糊逻辑分析相结合,在地震属性分析的基础上,以井旁地震道主分量参数为输入,以井孔地质参数为期望输出,建立模糊神经网络,并对网络进行训练,当网络收敛且网络整体方差达到要求的精度时,便完成了网络训练.该技术应用于大庆太平屯地区储层预测中,通过4口后验井检验,预测厚度与钻井厚度吻合较好,平均绝对误差为0.21m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜岩	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	22	259	8.0	15.0
2	吴明华	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	5	46	5.0	5.0
3	李文艳	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	6	51	4.0	6.0