基于人工神经网络实现裂缝性储集层的测井识别

• 作者: 刘向君 梁利喜 许强
• 来源期刊: 新疆石油天然气
• 学科: 工学
• 关键词: 裂缝识别 常规测井 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 油气开发
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TE319
• 字数: 2256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2677.2005.03.012

摘要

裂缝识别是长期困扰裂缝油气藏勘探的难题之一,单纯依靠常规测井资料进行裂缝识别,存在主观不确定性及多解性;成像测井直观准确,但成本较高.本文基于人工神经网络理论,开展了常规测井资料识别评价裂缝性储层的研究.结果表明,基于人工神经网络的裂缝性储集层常规测井识别,具有较好的效果.