基于BP神经网络的叠前流体识别方法

发布时间：2017-07-07 05:00

  本文关键词：基于BP神经网络的叠前流体识别方法

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【摘要】：探讨塔里木盆地桑塔木地区三叠系辫状河三角洲沉积储层流体识别方法。该地区储层横向变化大,流体类型复杂。本文提出利用BP神经网络的信息整合模式识别功能来进行储层流体识别的方法,通过叠前反演得到对流体敏感的弹性参数数据体和电测解释结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模样本集与测试样本集,选取26口井的700个样本作为学习样本,62个作为测试样本,建立BP神经网络模型。预测结果和实钻结果吻合程度高,正确率达90%以上。该方法可以很好地对桑塔木地区储层中所含流体进行识别。
【作者单位】： 中国地质大学能源学院;中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室;
【关键词】： 弹性参数 BP神经网络 模式识别 流体识别
【分类号】：TP183;;TE133
【正文快照】： 桑塔木地区位于塔里木盆地塔北隆起轮南低凸起的斜坡带上,三叠系是重要的油气产层。该区属于深层薄层油气藏,储层复杂,岩性和流体识别很困难,增加了储层预测和井位部署的难度。对于如何有效地进行储层流体识别,国内外学者都进行了深入的研究,Smith等[1]通过对叠前数据进行加权

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本文编号：528861