摘要
依靠随钻自然伽马测量值评价钻遇地层岩性成为一种常规手段,但受到测量仪器类型、数量及费用的限制,不可能所有井段均使用类似于PathFinder的近钻头测量工具。常规随钻测量工具测量盲区达到了17m,单纯采用自然伽马进行地层岩性识别会出现识别结果滞后严重的现象,导致无法中靶或严重影响储层穿行率。对不同地层岩性在钻井工程参数及地质模型上的响应特征进行分析,拾取对应点的各项特征指标,利用BP神经网络进行建模和计算,可以在钻井施工现场快速识别钻遇地层岩性,为地质导向工作的开展提供较为有力的数据支撑。