基于BP神经网络的碳酸盐岩储层缝洞充填物测井识别方法

• 作者: 曾亚丽 胡琮 陈钢花 马中高
• 来源期刊: 石油物探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 碳酸盐岩储层 缝洞充填物 BP神经网络 模式识别 敏感参数
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 测井技术
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: P631
• 字数: 3296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2015.01.014

摘要

缝洞是碳酸盐岩储层重要的储集空间和渗流通道,缝洞充填物的识别对评价油气储集能力和渗流能力具有重要作用.解决缝洞充填物与常规测井响应之间的非线性问题,BP神经网络法具有突出的优势.为此,通过结合成像测井和岩心资料,将碳酸盐岩储层缝洞充填物划分为泥质充填、砂质充填和结晶碳酸盐岩充填3类类型;分析不同充填类型的缝洞测井响应特征,选取敏感性较强的泥质含量、裂缝孔隙度、中子比、密度比和深侧向电阻率等5个参数,利用BP神经网络建立了碳酸盐岩储层缝洞充填物的识别方法.应用所建立的方法对实际井资料进行了处理评价,其预测结果与实际结果有较好的一致性,取得了较好的应用效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马中高	中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院	12	158	7.0	12.0