测录井结合神经网络流体识别技术在高邮凹陷阜宁组的应用
针对高邮凹陷阜宁组低孔隙度、低渗透率储层成因复杂、非均质性强、流体识别困难的特点,提出了测录井结合的神经网络流体识别技术.对传统的BP神经网络算法进行改进:加入动量项提高收敛速度和避免陷入局部极小,自适应调整学习参数,优化网络结构确定隐层神经元个数;同时将测井资料、录井资料相结合,把3个曲线参数和10个录井参数综合应用于算法之中,在高邮凹陷阜宁组低孔隙度、低渗透率储层解释中取得较好的效果,解释结论与试油结论有较高的一致性.
天然油田 测井解释 录井资料 BP神经网络 流体识别
任培罡 尹军强 杨加太 曹书坡 雷磊
中国石化江苏石油工程有限公司地质测井处;江苏油田博士后工作站 中国石化江苏石油工程有限公司地质测井处
国内会议
广西北海
中文
230-237
2015-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）