人工神经网络在闵北断块低阻油层识别上的应用

• 作者: 刘强 周宇成 王晶 程祥 陈清华
• 来源期刊: 海洋地质前沿
• 学科: 地球科学
• 关键词: 低阻油层 人工神经网络 闵北断块 BP 苏北盆地
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 52-57
• 分类号: P618.130
• 语种: 中文
• DOI: 10.16028/j.1009-2722.2015.11008

摘要

随着油气勘探程度的不断深化,非常规油气藏在油气勘探中不断被发现,在实际的勘探过程中低阻油层的储量和产量都在不断增加.低阻油层作为一种非常规储层,其含油性受多个因素影响.常规测井解释方法评价低阻油层有很大的困难.针对闵桥油田断裂构造错综复杂、油层低阻特征典型、测井解释难度大等特点,利用BP人工神经网络算法,对已知样本进行学习获得识别模式,并使用自编软件,成功识别了闵北断块阜宁组三段低阻油层.识别结果显示,该层新增油井8口,含油面积增加0.53 km2,新增石油地质储量23.62万t,经济效益显著;同时深化了对该断块油气分布规律与油藏类型的认识,理论意义重要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶	承德石油高等专科学校石油工程系	36	67	5.0	7.0
2	刘强		2	4	2.0	2.0