【摘 要】
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测井解释的核心就是确定测井信息与地质信息之间的关系,快速准确地识别岩性、划分地层在储层的基础研究方面有重要的借鉴意义,而高效准确获取储层的孔隙度是油气等资源勘探中的重要一环。由于传统的测井曲线识别效率慢,精度低等缺点不利于实际工程的应用,因此构建一种计算速度快,精度高的测井曲线模型意义重大。本论文以淮北朱仙庄矿的砂泥质岩层为研究对象。首先,根据研究区的具体地质情况对采集的测井数据进行预处理,利用测
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测井解释的核心就是确定测井信息与地质信息之间的关系,快速准确地识别岩性、划分地层在储层的基础研究方面有重要的借鉴意义,而高效准确获取储层的孔隙度是油气等资源勘探中的重要一环。由于传统的测井曲线识别效率慢,精度低等缺点不利于实际工程的应用,因此构建一种计算速度快,精度高的测井曲线模型意义重大。本论文以淮北朱仙庄矿的砂泥质岩层为研究对象。首先,根据研究区的具体地质情况对采集的测井数据进行预处理,利用测井曲线响应特征完成了研究区的地层划分对比工作;其次,结合研究区已有的测井资料,建立研究区目的层段的测井曲线响应模型和孔隙度、渗透率计算模型,实现对研究区岩性的初步识别和孔隙度、渗透率的初步计算;再次,构建了 BA-BP神经网络预测模型,实现对岩性和孔隙度的进一步优化计算;最后,对上述研究结果进行对比分析,研究结果表明:在研究区17-2井和17-5井的常规测井曲线解释评价中,对孔隙度的预测精度相差较大,17-2井的常规测井方法计算孔隙度平均误差为13.92%,17-5井的常规测井方法计算孔隙度平均误差为42.31%;而采用构建的BA-BP神经网络模型对两口井的岩性进行识别和孔隙度预测,精度较高,平均误差均低于3%,在该研究区内,BA-BP神经网络算法的精度更高、适用性更广。由此可知,在该研究区内BA-BP神经网络算法在处理非线性关系的问题上相较传统测井方法精度要高,预测效果更好,对储层孔隙度的准确预测也可以为油气资源的勘探开发提供借鉴作用。图[36]表[16]参考文献[109]
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