由于碳酸盐岩储层具有严重的非均质性特点,运用传统的测井解释方法对该类储层进行储层参数分析得到的计算结果往往存在较大误差.为提高储层参数测井解释精度,应用BP神经网络方法.在岩心分析和地质、测井等资料的基础上,对碳酸盐岩储层进行岩心深度归位、测井数据标准化、归一化等预处理工作,挑选合适的学习样本,建立储层参数预测模型.用交会图法、叠合图法和误差统计法对预测效果进行评价并与传统计算结果对比,结果显示:BP神经网络储层参数预测结果比经验模型法、方程法等传统方法精确度更高.
神经网络 碳酸盐岩 测井解释 储层参数