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基于模糊神经网络的致密砂岩储层反演——以长岭断陷1号气田登娄库组为例 被引量：4
1
作者 艾宁 唐永 +4 位作者 杨文龙 沈传波 王彦卿 黄文芳 尚婷 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期413-420,共8页
模糊神经网络储层反演,能够较好地摈弃不同类型、不同尺度数据的揉合,较好地保留了数据完整性,这既能反映整体的变化趋势,又能刻画局部细致变化特征。针对长岭1号气田登娄库组相变快、砂体横向连续性较差的特点,综合地震、测井、钻井测... 模糊神经网络储层反演,能够较好地摈弃不同类型、不同尺度数据的揉合,较好地保留了数据完整性,这既能反映整体的变化趋势,又能刻画局部细致变化特征。针对长岭1号气田登娄库组相变快、砂体横向连续性较差的特点,综合地震、测井、钻井测试分析资料,应用模糊神经网络原理,反演了研究区目的层段砂岩厚度与孔隙度特征。研究结果显示:①长岭1号气田登娄库组各段砂体平面展布变化较大,但厚度较大的区域均集中于长深103—长深1-3—长深1-1井和长深2井附近,向东北呈逐渐减薄趋势,D3岩层段长深103井周围岩石厚度可达33.2 m;②研究区登娄库组主力产油层D3和D4岩层段孔隙度较低,平均仅为5%左右,砂体孔隙度相对较高区域(>9%)仅集中于长深1井附近,整体显示登娄库组岩性较为致密;③反演结果与实际测试数据对比显示,砂体厚度误差控制在2.5 m以内,砂体孔隙度误差在0.49%以下,结果可靠性较好。利用模糊神经网络原理进行储层反演分析,能够很好地展现储集砂体分布规律及储集性能。 展开更多
关键词 模糊化 神经网络 地震反演 登娄库组 长岭断陷
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