基于改进人工神经网络的气水层识别技术

• 作者: 何顺利 田冷
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 测井解释 神经网络 气水层识别 测井参数 长庆气田
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 测井解释
• 页码范围: 449-452
• 页数: 4页
• 分类号: TE258
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2009.05.010

摘要

在改进的神经网络训练算法的基础上,提出了利用神经网络快速识别气、水层的方法.为了迅速、准确地判断储层性质,选用了Kohonen自组织网络和BP神经网络,利用测井参数,建立了长庆气田气、水层识别模型.仿真计算与测井综合解释相对比,样本符合率高达81.3%.分析表明,该方法所需参数少、适用范围广,能定量识别出气水层,从而为制定有水气井改造措施提供较可靠的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田冷	中国石油大学石油工程教育部重点实验室	24	149	7.0	10.0
10	何顺利	中国石油大学气体能源开发技术教育部工程研究中心	141	1627	20.0	32.0