基于神经网络的柳林地区煤储层渗透率预测方法.pdf

【文章摘要】 本文主要探讨了柳林地区的煤储层渗透率预测问题，提出了基于遗传算法优化的反向传播（GA-BP）神经网络方法。该方法利用测井信息进行预测，通过灰色关联分析法筛选出对渗透率预测有显著影响的6个测井参数作为输入变量。通过对56口井的试井和测井数据的分析，建立了GA-BP神经网络模型，并对比实际测量结果，验证了模型的预测准确性，表明该方法在煤储层参数预测中有良好的适用性。 【关键知识点】 1. **神经网络**：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能通过学习和训练来解决复杂的问题，如预测、分类等。在本文中，BP（Back Propagation）神经网络被用于预测煤储层渗透率，它通过反向传播误差，调整网络权重以最小化预测误差。 2. **遗传算法（GA）**：遗传算法是一种全局优化方法，模拟生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等机制，用于寻找最佳解决方案。在本文中，GA用于优化神经网络的权重和阈值，以提高预测性能。 3. **测井信息**：测井是地质勘探中获取地下岩石特性的一种方法，包括电阻率、声波速度、密度等参数。这些信息对于理解储层特性，如渗透率，至关重要。 4. **灰色关联分析**：灰色关联分析是一种评价不同因素间关联程度的方法，通过计算各因素与参考序列的关联度，确定最相关的因素。在本文中，该方法用于从众多测井参数中选取对渗透率预测影响最大的6个参数。 5. **渗透率预测模型**：渗透率是衡量储层岩石允许流体通过的能力的物理量，对于煤层气的勘探开发至关重要。GA-BP神经网络模型通过训练得到，可以预测柳林地区煤储层的渗透率。 6. **实测结果比较**：模型的预测结果与实际测量的渗透率进行了对比，高吻合度证明了模型的有效性和实用性。 7. **平面分布图**：基于建立的数学模型，对研究区的渗透率进行了预测，并绘制了渗透率平面分布图，为地质决策提供了直观的参考。 8. **煤层气勘探开发**：渗透率预测的结果对柳林地区的煤层气资源的开发具有指导意义，可以帮助确定最优的开采策略和位置。 【应用价值】 通过神经网络和遗传算法结合的方式，该研究提供了一种新的煤储层渗透率预测工具，有助于提高预测的准确性和效率，进而优化煤层气的勘探和开发计划，减少资源浪费，增加经济效益。同时，该方法对其他类似地质条件下的储层参数预测也具有一定的借鉴价值。