基于BP神经网络识别的曲堤油田低阻油层研究

• 作者: 彭作磊 陈铭
• 来源期刊: 宁夏大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 曲堤油田 低阻油层 BP神经网络 油层评价
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 98-103
• 页数: 6页
• 分类号: P62|TP183
• 字数: 5631字
• 语种: 中文

摘要

作为一种非常规储层,低阻油层已成为现阶段油田增储增产的主要来源之一.曲堤油田主力油层馆陶组和沙河街组具有明显低阻特征,常规测井解释方法难以识别.为更大限度利用测井资料,提高低阻油层测井解释精准度,在研究区内低阻油层特征的基础上,从岩石物理成因等方面对曲堤油田馆三段、沙三段和沙四段低阻油层的成因进行分析;用BP神经网络对低阻油层测井曲线数学特征进行学习和训练,并对其进行识别;建立孔隙度、渗透率、束缚水饱和度等参数模型对低阻油层进行精细定量评价.结果表明,岩石粒度细、地层水矿化度高、黏土矿物含量高等是油层低阻成因的主要因素;用BP神经网络可有效划分油层、水层、干层等,识别准确率在88％以上;孔隙度、渗透率、含水饱和度等模型的精度分别为78.33％,79.62％,64％.