基于模式识别的稠油油藏复杂岩性识别方法

• 作者: 刘鑫 张家浩 李民 杨智 陈科贵
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 测井解释 模式识别 岩性识别 稠油油藏
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 非常规油气评价
• 页码范围: 453-457
• 页数: 5页
• 分类号: P631.84
• 语种: 中文

摘要

利用常规测井曲线、交会图等方法识别稠油油藏岩性正确率低,效率不高.选用已采集的油田测井资料,分别采用费歇判别法、BP神经网络、极限学习机3种模式识别法,对稠油油藏岩性进行识别,并利用岩心、录井资料对识别结果进行检验.研究结果表明,费歇识别法正确率为81.2%,BP神经网络识别正确率为90.3%,极限学习机识别正确率为92%.在合理有效提取参数的条件下,极限学习机和BP神经网络的岩性识别符合率要高于费歇判别法,且具有运算速度快、效率高等优点.模式识别法在测井解释岩性识别方面有一定的推广应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈科贵	西南石油大学地球科学与技术学院	53	359	11.0	15.0
2	杨智	新疆油田公司勘探开发研究院	4	35	3.0	4.0
3	李民	西南石油大学地球科学与技术学院	6	5	1.0	2.0
4	刘鑫	西南石油大学地球科学与技术学院	10	8	2.0	2.0
5	张家浩	新疆油田公司勘探开发研究院	2	4	1.0	2.0