神经网络预测储层砂岩粒度纵向剖面

• 作者: 刘常红 张密华 李萍 范永涛 闫新江
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 粒度特征值 测井项 神经网络 样本库 纵向剖面
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 449-452
• 页数: 4页
• 分类号: TE343
• 字数: 2785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6056/dkyqt201404010

摘要

国内外多年的研究认为,储层粒度特征值(d50,UC)是防砂设计的基础.利用伽马测井、密度测井与粒度特征值之间的相关性,建立探井伽马、密度测井项与实测粒度特征值三者的样本库;利用神经网络技术,训练出满足工程需要的学习网络,进而结合开发区块的测井资料,建立整个储层的粒度纵向分布剖面.该技术对实测数据少或缺乏实测数据储层的防砂显得尤为重要,为防砂方案设计提供了准确的依据,并在现场进行了很好的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范永涛	中国石油集团渤海钻探工程有限公司工程技术研究院	9	35	3.0	5.0
2	李萍		5	47	2.0	5.0
3	刘常红		1	1	1.0	1.0
4	闫新江		1	1	1.0	1.0