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在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。 相似文献
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自组织神经网络在测井储层评价中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
在测井储层评价过程中,岩性及流体性质的识别难度很大。当地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此.基于自组织神经网络的结构和原理,建立了岩性和流体样本数据集,利用自组织神经网络对样本数据集进行了训练和纠错,得到了数据集的聚类结果,通过选择合适的测井曲线和网络权值,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对岩性和流体进行了识别,获得了较好的效果,实际资料处理结果与岩心分析资料对比,吻合度高。 相似文献
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分析了传统测井解释方法的局限性。从神经网络的机理、特点出发,提出了一种基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法。首先选取适当的测井资料向量组成一个训练模式对,由多个训练模式对构成一个学习样本集。通过神经网络的学习,使网络记住这些特征并形成预测模型,最后根据预测模型计算相应参数。以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,预测了孔隙度与渗透率,并与实测值进行了对比。上述实例分析表明,该方法用于砂岩型铀矿预测岩性、孔隙度和渗透率具有一定的可行性。与传统方法相比,该方法不需要建立具体的解释模型和计算公式,有较好的适应性和预测精度。基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法具有较高的实用价值。 相似文献
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BP神经网络在测井岩性识别中的应用 总被引：27，自引：0，他引：27
在岩性识别方法中，人工神经网络方法由于其识别结果客观可靠，得到越来越广泛的应用。研究选用BP神经网络，对金衢盆地的金66测井的岩性进行了识别，并对改善BP神经网络收敛性能的方法了有效探索。 相似文献
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松辽盆地东岭地区深层火成岩测井特征与岩性识别 总被引：1，自引：0，他引：1
以松辽盆地东岭地区深层火成岩地层为研究对象,基于录井、岩心、薄片分析等岩性资料,建立火成岩岩性与测井响应的关系,绘制了利用测井响应识别火成岩岩性的图版。并利用自组织神经网络方法识别岩性,取得了良好的效果。 相似文献
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《新疆地质》2020,(3)
准噶尔盆地玛湖凹陷JL57井区上乌尔禾组发育块状砂砾岩储层,砂砾岩可以细分为粗砾岩、中砾岩、细砾岩、中粗砂岩和粉细砂岩5类岩性,有效储层为中砾岩、细砾岩和中粗砂岩3种岩性,如何识别出有效储层岩性,是油田生产试油选层亟待解决的问题。传统利用测井曲线与岩性间简单线性关系的交会图法无法满足油田生产对岩性识别的要求,而传统利用非线性关系的BP神经网络模型岩性识别方法,虽然能识别部分砂砾岩种类,但该方法需要输入参数多,运算量大,识别结果准确率一般。本文探索性利用主成分分析法先从自然伽马、自然电位、地层电阻率、声波时差、密度、补偿中子6种测井曲线中计算出主成分特征值X、Y、Z三个参数,然后用三个特征值参数替代传统BP神经网络模型中6个油气参数作为新的输入参数,与传统BP神经网络模型对比,简化了BP神经网络模型的网络结构,减少了模型计算量,而且岩性识别准确率得到了有效提高,有效地解决了研究区测井识别岩性问题。 相似文献
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介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求. 相似文献
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岩性识别是对地层认识及储层参数求解的基础,受沉积环境复杂性和非均质性影响,传统岩性识别方法已不能满足实际生产需要。针对传统识别方法容错能力差、自动化程度低和解释精度低的问题,通过应用神经网络自主学习预测分析手段,对比分析当下几种流行的岩性识别方法,选出更为适合现场实用的方法应用到随钻测井系统中。经研究发现,在预测方法及测井曲线相同的情况下,获得标准层段训练样本越多,准确率越高。通过对比得出结果:PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、识别准确率高、训练识别用时最短,在获取较少测井资料信息时,仍能保持较高的识别水平。 相似文献
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测井资料交会图法在火山岩岩性识别中的应用 总被引：22，自引：1，他引：22
在火山岩储层研究中，岩性识别显得越来越重要。在评述目前常用的岩性识别方法后，重点以测井资料交会图法为例，以松辽盆地徐家围子断陷升平气田深层白垩系营城组火山岩为对象，优选出密度测井、自然伽玛测井、声波测井、电阻率、钍铀等测井项目的数据进行交会，编制出测井曲线交会图版，并以此为依据识别出该区的火山岩主要岩性有：安山岩、玄武岩、流纹岩和凝灰岩等。识别结果与实际情况相吻合。 相似文献
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火山岩岩性识别方法研究 总被引：25，自引：1，他引：24
岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联（IUGS）推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网络方法利用测井资料识别火山岩岩性。研究结果表明,利用传统的统计判别方法建立的测井资料与火山岩岩性的判别关系,识别符合率只有65%;而使用神经网络方法建立的判别关系,识别符合率可达81.8%。 相似文献
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伊犁盆地层间氧化带砂岩型铀矿成矿模式 总被引：38，自引：7，他引：38
本文通过对５１２、５１１矿床及其它矿点的铀源、地质构造、含矿主岩岩性、古气候、层间氧化带发育条件、成矿水文地质条件等方面的研究，提出了伊犁盆地层间氧化带砂岩型铀矿的成矿模式。 相似文献
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砂砾岩储层孔隙结构复杂、非均质性强,在渗透率计算方面传统的测井解释方法误差较大,目前还没有经典的计算砂砾岩渗透率的测井解释模型。以克拉玛依油田某区八道湾组砂砾岩稠油油藏为例,首先在微观层面上分析了渗透率的主控因素。其次根据本地区的实际情况建立了3套渗透率测井解释方法:一是在前人研究基础上改进了多元回归模型;二是在岩性识别的基础上分不同岩性建立了渗透率模型;三是利用BP神经网络进行了渗透率的预测。最后对传统的经验公式与文中的3种方法进行检验。结果表明,比起传统的经验公式和多元回归模型,基于不同岩性的渗透率模型与BP神经网络在实际应用中效果更好,较大幅度地提高了测井解释精度,在非均质性强的砂砾岩油藏中具有更好的应用前景。 相似文献