基于人工神经网络的致密储层渗透率预测

作者：林磊; 王军; 刘行军; 文晓峰; 孙建孟

来源：测井技术, 2021, 45(02): 179-184.

DOI：10.16489/j.issn.1004-1338.2021.02.012

• 渗透率
• 致密储层
• BP神经网络
• 广义回归神经网络

致密储层渗透率求解困难。在基于流动单元指数与岩石粒度研究的基础上,通过设置3组不同输入参数的BP神经网络模型比较分析,发现采用微球电阻率测井值、自然伽马相对值、岩石骨架相关的中子和密度值(M、N)和孔隙度值作为输入参数的BP模型预测精度最高,然后用这些输入参数做为广义回归神经网络算法的输入,对岩心渗透率进行训练与预测。对比3种线性模型与2种神经网络模型对3口验证井岩心渗透率数据的预测误差,结果表明,针对研究靶区致密储层,线性模型对于渗透率的预测精度较低,神经网络模型可有效提高渗透率的预测精度,在训练样本较小的情况下,BP神经网络对渗透率的预测效果比广义回归神经网络略差。通过22口井实际资料处理结果分析表明,基于广义回归神经网络算法的渗透率模型可提高预测精度。

• 单位
  中国石油集团测井有限公司; 中国石油大学（华东）