Xinjiang Oil & Gas ›› 2005, Vol. 1 ›› Issue (3): 51-53.

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THE CONVENTIONAL LOGGING IDENTIFICATION OF FRACTURED FORMATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

  

  • Online:2005-09-10 Published:2005-09-10

基于人工神经网络实现裂缝性储集层的测井识别

梁利喜, 许强, 刘向君   

  1. 成都理工大学"地质灾害与地质环境保护"国家专业实验室,四川,成都,610059
    西南石油学院"油藏地质及开发工程"国家重点实验室,四川,成都,610500

摘要: 裂缝识别是长期困扰裂缝油气藏勘探的难题之一,单纯依靠常规测井资料进行裂缝识别,存在主观不确定性及多解性;成像测井直观准确,但成本较高.本文基于人工神经网络理论,开展了常规测井资料识别评价裂缝性储层的研究.结果表明,基于人工神经网络的裂缝性储集层常规测井识别,具有较好的效果.

关键词: 裂缝识别, 常规测井, 人工神经网络

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