基于遗传神经网络的储层敏感性预测方法研究

高磊 潘树林

储层敏感性是储层与外来流体发生各种物化作用,使储层孔隙结构和渗透性发生变化的特性,这种变化会不同程度地损害油层,从而导致产能损失或产量下降。如果能在施工之前对储层的敏感性做出预测,那么在进行施工的过程中,就可以采取相应的措施,减少储层的损害。在储层敏感性进行预测的方法中,BP神经网络是应用最广泛的方法之一,可以对储层的各种敏感性进行预测。但这也存在着一些问题,比如局部寻优、收敛速度慢等,所以在神经网络的基础上,加入了遗传算法,可以对神经网络进行优化,使其能最大程度地快速找到全局最优。实践证明,这种方法能够满足目前储层敏感性预测的实际需求。