BP神经网络在低孔渗储层水淹层识别中的应用.pdf

《BP神经网络在低孔渗储层水淹层识别中的应用》 在石油开采过程中，低孔渗储层的水淹层识别是一项技术挑战。低孔渗储层指的是孔隙度和渗透率较低的储油岩石，由于其特性，识别水淹层的难度较大，这对油田开发和管理带来很大困扰。针对这一问题，文章提出了利用BP神经网络模型进行水淹层识别的方法。 BP（Backpropagation）神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，广泛应用于模式识别、数据分析等领域。在本研究中，BP神经网络被用来建立油层水淹状况与测井响应值之间的对应关系。研究者结合了榆树林油田的岩心分析、试油数据以及常规测井资料，这些数据是构建神经网络模型的基础，它们提供了关于储层物理特性和流体性质的重要信息。 通过训练BP神经网络，可以学习并捕捉到各种参数（如孔隙度、渗透率、含水饱和度等）与测井响应之间的复杂非线性关系。训练过程包括初始化权重、前向传播计算输出、计算误差、反向传播调整权重等步骤，直至网络的预测结果与实际数据的误差达到可接受的阈值，从而得到最佳网络结构。 然后，利用训练好的BP神经网络对新的测井数据进行预测，识别出油层是否被水淹。通过对比实际的水淹状况，研究发现，92.9%的油层水淹状况解释准确，显著提高了识别精度，有效地解决了低孔渗储层水淹层识别的难题。 该方法的优势在于，BP神经网络能够处理大量复杂数据，并且具有良好的非线性拟合能力，这使得它在处理低孔渗储层这类具有复杂地质特性的水淹层识别问题时，表现出了高效性和准确性。此外，这种方法还可以应用于其他类似的地质环境，对于提高油田开发效率和资源利用率具有重要意义。 总结来说，本文通过将BP神经网络应用于低孔渗储层的水淹层识别，展示了深度学习和机器学习技术在石油工程领域的强大潜力。通过数据建模和专业指导，不仅解决了传统方法难以解决的问题，也为未来石油行业的智能决策提供了新的思路和技术支持。