基于核磁共振录井数据的多层感知器神经网络对苏里格气田南区的评价预测

田士伟

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基于核磁共振录井数据的多层感知器神经网络对苏里格气田南区的评价预测

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摘要

为了快速评价预测苏里格气田南区的储集层含气特征,利用该区核磁共振录井数据和实际试气结论及地质信息,构建核磁共振录井参数与储集层含气性识别关系的多层感知器神经网络模型,通过逐层训练得到预测估计值.网络模型训练数据分类准确率为97.7％,测试数据分类准确率为94.6％.应用多层感知器神经网络模型对60组样本核磁共振录井数据进行预测,55组样本被正确分类,整体准确率达91.7％,可以快速有效地对储集层含气性进行识别预测,在实际应用中得到了较好的效果.模型在训练中出现一些异常值,原因可能为模型数据量较少,在钻取和测试过程中储集层样品发生气体逸散,如果选到更合适的数据集进行学习测试,能够提高模型的预测精度,具有一定的可行性.

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来源
《录井工程》 |2020年第3期|43-48|共6页
作者
田士伟;
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作者单位

中国石油长城钻探工程有限公司录井公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TE132.1;
关键词
苏里格气田; 多层感知器; 神经网络; 核磁共振录井; 储集层含气性;

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