基于BP神经网络进行裂缝识别研究

• 作者: 申辉林 高松洋
• 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 成像测井 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 油气勘探
• 页码范围: 39-42,52
• 页数: 5页
• 分类号: TE122.23
• 字数: 2892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2677.2006.04.010

摘要

裂缝系统是个复杂的地质体,其储层物性(主要是渗透性)的改善作用是非线形的,各种评价参数与裂缝发育程度之间的关系也是非线形的,导致对裂缝进行定量评价十分困难,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;成像测井虽然直观准确,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的研究.结果表明,基于BP神经网络的裂缝性储集层常规测井识别,与成像测井对比具有较好的应用效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申辉林	中国石油大学地球资源与信息学院	26	139	6.0	11.0
2	高松洋	中国石油大学地球资源与信息学院	4	54	3.0	4.0