孔隙度是油藏描述和储量计算最重要的参数之一.因此,高精度的孔隙度预测是建立储层地质模型的关键.文中应用优化的遗传算法--演化程序,利用岩芯样品的孔隙度和测井数据建立合适的预测模型,应用声波、密度、自然伽马和自然电位测井数据进行储层孔隙度预测.预测结果表明:与线性回归和灰色GM(0,5)等传统的预测方法相比,应用演化程序进行孔隙度预测,提高了预测结果的精度,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度.
孔隙度 演化程序 岩芯样品 测井数据