典型文献
基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征
文献摘要：
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临"甜点"储层优选困难等关键技术瓶颈.为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究.研究结果表明:①盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;②盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;③建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06％,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高.结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义.
文献关键词：
苏里格气田东二区;盒8段;河流相;致密砂岩储层;岩相类型;径向基—多层感知器神经网络;智能化;岩相识别
中图分类号：
作者姓名：
姜世一;孙盼科;张林;贾浪波;何太洪;徐怀民;艾贝贝;张何锋;饶华文;丁遥
作者机构：
中国石油大学(北京)地球科学学院;"油气资源与探测"国家重点实验室·中国石油大学(北京);中国石油西部钻探工程有限公司;中国石油长庆油田公司勘探开发研究院;中国石油塔里木油田公司;中国石油西南油气田公司燃气分公司
文献出处：
引用格式：
[1]姜世一;孙盼科;张林;贾浪波;何太洪;徐怀民;艾贝贝;张何锋;饶华文;丁遥-.基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征)[J].天然气工业,2022(09):47-62
A类：
苏里格气田东二区
B类：
径向基,多层感知器神经网络,智能识别,二叠系,石盒子组,河流相,致密砂岩储层,强非均质性,储层结构,甜点,技术瓶颈,岩相类型,组合特征,相约,测井数据,数据特征,人工智能算法,算法原理,联合模型,精确识别,表征研究,块状,层理,砾岩,错层,粗砂,板状,细砂岩,波状,粉砂岩,泥岩,曲流河,数据分布,辫状河相,偏大,模型识别,识别准确率,交会,分析和决策,决策树,方法识别,岩相识别,层高,高效开发
AB值：
0.216892
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