基于BP神经网络算法识别苏里格气田致密砂岩储层岩性

• 作者: 单敬福 王宪文 石林辉 赵忠军 黄强东
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 测井解释 交会图法 神经网络法 岩性识别 致密砂岩气藏 苏里格气田
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 综合应用
• 页码范围: 363-367
• 页数: 5页
• 分类号: P631.84
• 语种: 中文
• DOI: 10.16489/j.issn.1004-1338.2015.03.020

摘要

以薄片鉴定资料为准,从筛选敏感测井参数入手,优选了对岩性敏感的自然伽马和光电吸收截面指数作为BP神经网络输入端信息进行网络训练和学习,对测井数据进行了标准化处理,以消除由于测井系列以及仪器型号的不同引起的刻度误差.应用BP神经网络法对苏里格气田目的层段复杂岩性进行识别,其结果与岩心录井岩性符合度较高,平均符合率达84.48％.采用该方法对致密砂岩气藏储层岩性的识别,可以有效地为后续沉积相等方面的研究提供资料基础.