改进BP神经网络识别气层研究

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• 作者：张卓刘向君叶仲斌周长江
• 会议时间：2007-10-20
• 关键词：非常规砂岩储层 ; 改进BP神经网络 ; 训练样本 ; 测井解释 ; 气层识别
• 作者单位：“油气藏地质与开发工程”国家重点实验室·西南石油大学,四川省成都市 610500
• 母体文献：2007年油气藏地质及开发工程国家重点实验室第四次国际学术会议论文集
• 会议名称：2007年油气藏地质及开发工程国家重点实验室第四次国际学术会议
• 会议地点：成都
• 主办单位：中国石油学会
• 语种：chi

摘要

M气田地层岩性复杂,属于非常规砂岩储层,应用常规测井解释方法识别气层的精度较低。针对这一情况,利用改进的BP人工神经网络方法建立了测井识别气层的模型。然后将测井资料与试油资料组成气层识别训练样本,模型经训练样本训练后得到最优化的模型参数,最后应用该模型对M气田四口井的测井资料进行解释。识别结果与试油结果对比,表明其识别气层的精度达到92.9%;与常规测井解释结果对比,发现利用改进的BP神经网络大幅度提高了M气田气层识别的精度。