基于BP神经网络的储集层物性参数预测与评价——以准噶尔盆地东部北三台地区为例

作者：李斌斌; 郭大立; 毛新军; 杜**; 陈超峰

来源：重庆科技学院学报(自然科学版), 2014, (02): 39-42.

DOI：10.19406/j.cnki.cqkjxyxbzkb.2014.02.012

• 准噶尔盆地
• 岩性识别
• 遗传BP神经网络
• 储集层 Junggar basisn
• lithology identification
• Genetic-BP neural network
• reservoir parameters

利用测井资料建立沉积岩岩性识别的测井交会图版,并对研究区储集层岩性进行识别。用所建立的遗传BP神经网络模型预测储集层孔渗参数,将识别的岩性数字化参数及常规测井参数作为输入项,预测精度大幅提高。用平面克里金插值法分析井层的孔隙度,预测储集层参数的平面分布,预测结果与沉积相分布的吻合度较高。

• 出版日期2014
• 单位西南石油大学; 新疆油田公司