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

特种油气藏

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

庞国印^1，2，唐俊^1，2,，3，王琪¹，马晓峰^1，2，廖朋^1，2

(1．油气资源研究重点实验室中国科学院，甘肃兰州 730000；2．中国科学院研究生院，北京 100049；3．内蒙古科技大学，内蒙古包头 014010)

出版日期:2013-04-25 发布日期:2014-07-28
作者简介:庞国印(1988-)，男，2010年毕业于中南大学地球物理学专业，现为中国科学院油气资源研究重点实验室在读硕士研究生，主要从事测井学、储层地质学的研究工作。
基金资助:
中国科学院“西部之光”联合学者项目“鄂尔多斯盆地延长组长8储层特征及其控制因素研究”(Y133WQ1-WQ)

Online:2013-04-25 Published:2014-07-28

摘要/Abstract

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，选择沉积微相和洌_j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

关键词: 概率神经网络, 成岩相：长8储层, 合水地区, 鄂尔多斯盆地

庞国印，唐俊，王琪，马晓峰，廖朋. 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[J]. 特种油气藏.

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