利用概率神经网络预测成岩相——以鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层为例

详细信息   

• 责任者：庞国印^c中国科学院兰州油气资源研究重点实验室^d1988^e在读硕士研究生 ; 唐俊 ; 王琪 ; 马晓峰 ; 廖朋
• 刊名：特种油气藏
• 出版年：2013
• 卷期：20^b2总97
• 关键词：砂岩储集层 ; 神经网络系统11^a鄂尔多斯盆地20^a储集层 ; 延长组 ; 储层预测 ; 概率30^a成岩相31^a合水地区
• 页码：43～47
• 索书号：P450.6/518
• 图表：^c表1参10插图
• 分类号：0831
• 文摘期号：2013/10

摘要

鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层非均质性强，传统的成岩相评价方法存在局限，提出了利用概率神经网络进行成岩相预测的新方法。首先对输入项参数进行了研究，选择沉积微相和测井曲线中的自然伽马(GR)、自然电位(SP)、井径测井(CAL)、声波时差(AC)、补偿中子(CNL)、密度测井(DEN)数值作为输入层参数，然后对概率神经网络进行训练和检验，最后利用建立好的神经网络对研究区成岩相进行预测，准确率达到90%以上。该方法适用于未取心井区域的成岩相研究。