基于神经网络的分段物性解释技术

 尹太举^{1, 2} 王寿平² 陈昊² 李中超²

长江大学地球科学学院剩余资源研究组 中原油田分公司勘探开发研究院

 　 依据储层物性分布的自然分段特征,通过测井曲线的区域化校正 ,采用神经网络算法,建立了不同物性段的储层物性解释模型。以区域稳定分布的厚砂层为标准,通过多元回归的方式 ,对测井曲线的区域化变化进行估算,并对测量误差进行校正。以孔隙度的 2个次总体为对象进行分段,建立了神经网络解释模型,在初次解释的基础上,进行储层的物性的分段精细解释,提高了解释的精确性。