改进遗传神经网络在洛带气田测井解释中的应用

• 作者: 杨宇 袁显华 郭春华
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 神经网络 测井解释 储集层 物性参数 四川盆地 西 晚侏罗世
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 地质与勘探
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TE1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0976.2005.08.015

摘要

洛带气田蓬莱镇组的主要储产层为浅水三角洲沉积,含油气资源比较丰富,但地质情况非常复杂,测井物性参数解释十分困难.文章针对本地区储层非均质性强、岩性复杂,用常规测井方法难以解释的特点,在测井解释时选用了神经网络计算法,并且应用遗传算法(GA)对传统的BP神经网络进行了改进.在此基础上,利用多种测井数据及岩心分析资料作为网络模型的学习样本,通过网络的学习、训练,建立了渗透率等参数的神经网络计算模型,应用此模型计算了新样本的预测物性参数值.计算结果与实际岩心分析结果相比较后表明,遗传BP算法的学习速度和计算精度均令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇		65	399	11.0	16.0
2	郭春华		18	219	10.0	14.0
3	袁显华		1	13	1.0	1.0