基于BP神经网络技术的水淹层评价

• 作者: 彭红浪 时新磊 赵亚宁 郭海敏
• 来源期刊: 石油天然气学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 常规测井曲线 试油资料 测井数据 BP神经网络 水淹层评价
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 79-83
• 分类号: P631.84
• 字数: 3292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9752.2010.05.017

摘要

油层水淹后,油层的电阻率、自然电位、声学性质以及核物理性质等均会发生一系列变化,而且这些变化同油层的物理性质、注入水性质以及注入量等有关.不同的注水时期,这些变化也是不同的,因而使地质情况更加复杂多变.此时如果仅仅依靠常规测井曲线的变化建立模型来评价水淹层,势必造成很大误差.根据常规测井资料,借助BP神经网络,建立了BP网络模型,用建立的模型对某断块的15口具有试油资料的井进行了水淹级别预测,正确率高达80%以上.结果表明,基于BP神经网络的水淹层识别技术具有良好的应用效果.