基于神经网络的测井曲线砂体解释与应用研究

• 作者: 刘烨 程国建 郭超 马微
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 测井解释 自动解释 砂体分类 神经网络 鄂尔多斯盆地
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 处理解释
• 页码范围: 581-585
• 页数: 5页
• 分类号: P631.8|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16489/j.issn.1004-1338.2015.05.08

摘要

为解决测井曲线人工砂体解释工作的繁琐性与主观性影响,提出一种基于测井曲线中砂体统计参数的自动解释方法,用于测井曲线的砂体分类工作.以工区内已解释砂体的统计参数作为神经网络训练数据,选择孔隙度、渗透率、含气饱和度、泥质含量、砂厚和深度作为输入,输出是对应砂体的解释结果.使用鄂尔多斯盆地某区块1 000余组测井曲线砂体样本数据对神经网络进行训练,选择2组不同的砂体数据测试神经网络的自动解释及其应用效果,结果表明该方法对测井曲线砂体自动分类的正确率分别为92.4％和89.8％.实验数据测试证明,该方法能够自动、快速地实现测井曲线砂体解释,从而协助工程人员进行可靠、高效的砂体识别与分类工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	刘烨	西安石油大学计算机学院	16	63	4.0	7.0