赵亚宁
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：长江大学地球物理与石油资源学院教育部油气资源与勘探技术重点实验室更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 基于BP神经网络技术的水淹层评价被引量：5
- 2010年
- 油层水淹后,油层的电阻率、自然电位、声学性质以及核物理性质等均会发生一系列变化,而且这些变化同油层的物理性质、注入水性质以及注入量等有关。不同的注水时期,这些变化也是不同的,因而使地质情况更加复杂多变。此时如果仅仅依靠常规测井曲线的变化建立模型来评价水淹层,势必造成很大误差。根据常规测井资料,借助BP神经网络,建立了BP网络模型,用建立的模型对某断块的15口具有试油资料的井进行了水淹级别预测,正确率高达80%以上。结果表明,基于BP神经网络的水淹层识别技术具有良好的应用效果。
- 郭海敏赵亚宁时新磊彭红浪
- 关键词：试油资料测井数据BP神经网络水淹层评价
