人工神经网络在储层地质建模中的应用研究

• 作者: 单彬 许少华
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 储层参数 地质建模 剩余油预测
• 年，卷（期）: 2011,（31）
• 所属期刊栏目: 石油技术
• 页码范围: 7650-7654
• 分类号: TE122.35
• 字数: 3188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.31.013

摘要

在油田注水开发过程中,储层物性、微观孔隙结构和非均质性都会发生动态变化.通过综合应用多学科的理论方法,利用计算机手段来构建地质模型,研究不同开发环境中储层参数的变化和规律,对预测储层剩余油的分布规律、提高油田开发效果具有十分重要的地质意义.人工神经网络技术具有极强的自适应和自学习能力,其通过很强的非线性映射,能够精确地建立储层参数与测井响应之间的非线性模型.在地质模型中,历史储层资料的基础上,采用神经网络技术,对大量宏观储层数据进行分析、学习与训练,选取具有代表性的储层参数,表示出各井点储层参数随时间的演变规律,进而有效预测剩余油的分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	东北石油大学计算机与信息技术学院	52	329	11.0	15.0
2	单彬	东北石油大学计算机与信息技术学院	2	5	1.0	2.0