优化BP神经网络在川西上三叠统陆相页岩含气性预测中的应用

发布时间：2019-01-25 09:51

【摘要】：含气性评价是页岩储层优选及甜点区优选的关键,但页岩储层在纵向上具有强非均质性及含气性差异,常规含气性评价方法预测效果较差。为了克服该问题,本文引入LM算法,利用优化BP神经网络模型对川西上三叠统陆相页岩储层含气性进行测井评价。研究结果表明,TOC含量、粘土矿物含量、岩石密度、有效孔隙度、气相渗透率及含气饱和度6个测井参数对页岩储层总含气量的影响程度最大。优选这6个测井参数作为输入层样本,进行LM-BP神经网络训练。页岩储层总含气量预测结果的相对误差分布在0.1%~15%,平均相对误差为5.52%,误差较小,表明该方法的有效性。
[Abstract]:The gas-bearing evaluation is the key to the preference of the shale reservoir and the dessert area, but the shale reservoir has strong non-homogeneity and gas-bearing difference in the longitudinal direction, and the conventional gas-bearing evaluation method has poor prediction effect. In order to overcome this problem, the LM algorithm is introduced, and the gas-bearing property of the continental shale reservoir of the Upper Triassic in western Sichuan is evaluated by using the optimized BP neural network model. The results show that the influence of TOC content, clay mineral content, rock density, effective porosity, gas phase permeability and gas saturation of 6 logging parameters on the total gas content of the shale reservoir is the most. The six well logging parameters are preferably used as input layer samples for LM-BP neural network training. The relative error distribution of the total gas content of the shale reservoir is 0. 1% ~ 15%, the average relative error is 5.52%, and the error is small, which indicates the effectiveness of the method.
【作者单位】： 中国石油勘探开发研究院廊坊院区;中国石油青海油田勘探开发研究院;中国石油青海油田开发处油田开发事业部;中国石油青海油田采油五厂;
【基金】：国家自然科学基金(41502142)
【分类号】：P618.13

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