神经网络在彩南油田油藏描述中的应用

新疆石油地质 ›› 2003, Vol. 24 ›› Issue (3): 249-250+179.

神经网络在彩南油田油藏描述中的应用

邬长武, 于浩业, 沈楠, 尹东迎

石油大学资源与信息学院,北京 102249

收稿日期:2002-06-26 发布日期:2020-09-21
作者简介:邬长武(1971-), 男,河南新县人,博士,从事油藏描述、开发地震研究。联系电话:010-89740799

A pplication of Neural Networks to Reservoir Characterization in Cainan Oilfield

WU Chang-wu, YU Hao-ye, SHEN Nan, YIN Dong-ying

Received:2002-06-26 Published:2020-09-21
About author:WU Chang-wu (1971-), Male, Doctor, Reservoir Characterization and Exploitation Seismic, Institute of Resources and Information, University of Petroleum, Changping, Beijing 1002249, China

摘要/Abstract

摘要： 利用自组织神经网络,建立了彩南油田彩9井区岩性识别模型,通过检验,分类结果的符合率达93.75%.利用神经网络技术,建立了研究区的孔隙度和渗透率模型,利用该模型对未知样本进行预测,预测结果与实际测量结果具有很好的一致性,孔隙度平均绝对误差为0.54%,平均相对误差3.5%,渗透率平均绝对误差1.68×10-3μm2,平均相对误差32%,其精度较传统的方法有了很大的提高。

关键词: 彩南油田, 神经网络, 油藏描述, 岩性, 孔隙度, 渗透率

Abstract: Lithology identification model is developed in Well Block Cai 9 of Cainan oilfield by using neural network technology. The classification can reach 93.75% of coincident rate with the test samples. Also, porosity and permeability model in studied area is developed, by which unknown samples are predicted, obtaining average absolute errors of 0.54% for porosity and 1.68×10^-3 μm² for permeability; average relative errors of 3.5% for porosity and 32% for permeability. The accuracy of prediction is greatly improved compared with traditional methods.

Key words: Cainan oilfield, neural networks, reservoir description, lithology, porosity, permeability

中图分类号:

TE319

邬长武, 于浩业, 沈楠, 尹东迎. 神经网络在彩南油田油藏描述中的应用[J]. 新疆石油地质, 2003, 24(3): 249-250+179.

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