基于核磁共振錄井數據的多層感知器神經網絡對蘇里格氣田南區的評價預測

作者：田士偉

摘要：為了快速評價預測蘇里格氣田南區的儲集層含氣特征,利用該區核磁共振錄井數據和實際試氣結論及地質信息,構建核磁共振錄井參數與儲集層含氣性識別關系的多層感知器神經網絡模型,通過逐層訓練得到預測估計值。網絡模型訓練數據分類準確率為97.7%,測試數據分類準確率為94.6%。應用多層感知器神經網絡模型對60組樣本核磁共振錄井數據進行預測,55組樣本被正確分類,整體準確率達91.7%,可以快速有效地對儲集層含氣性進行識別預測,在實際應用中得到了較好的效果。模型在訓練中出現一些異常值,原因可能為模型數據量較少,在鉆取和測試過程中儲集層樣品發生氣體逸散,如果選到更合適的數據集進行學習測試,能夠提高模型的預測精度,具有一定的可行性。

發文機構：中國石油長城鉆探工程有限公司錄井公司

關鍵詞：蘇里格氣田多層感知器神經網絡核磁共振錄井儲集層含氣性Sulige Gas FieldMultilayer Perceptronneural networkNMR logginggas-bearing capacitycapacity of reservoir

分類號： TE132.1[石油與天然氣工程—油氣勘探]