常規(guī)測井資料解釋應(yīng)用于非常規(guī)儲(chǔ)層裂縫識(shí)別時(shí),存在裂縫識(shí)別率低,儲(chǔ)層評(píng)價(jià)不準(zhǔn)確等問題;而成像測井方法（FMI）識(shí)別效果好,但成本過高。為了提高常規(guī)測井裂縫識(shí)別的準(zhǔn)確率,首先采用BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立常規(guī)測井參數(shù)與裂縫發(fā)育程度之間的非線性關(guān)系。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本選取上,引入K-means聚類算法,依據(jù)不同樣本特征對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化分類。最后,利用聚類結(jié)果分別建立更為精細(xì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并用于實(shí)際裂縫預(yù)測。將該方法應(yīng)用于塔河油田碳酸鹽巖儲(chǔ)層A探井,識(shí)別結(jié)果表明:基于樣本優(yōu)化方法的裂縫密度曲線擬合效果（相關(guān)系數(shù)R分別為0.84、0.89、0.76）明顯優(yōu)于未考慮樣本優(yōu)化方法（R為0.58）,驗(yàn)證了本文方法的優(yōu)越性,可以將其作為一種識(shí)別儲(chǔ)層裂縫發(fā)育程度的新方法。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(21)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

塔河油田A探井部分深度的測井響應(yīng)

如圖2所示,采用線性回歸法建立各測井參數(shù)值與裂縫密度之間的定量關(guān)系。從圖2總體來看,單個(gè)測井參數(shù)與裂縫發(fā)育程度相關(guān)性均較差,說明僅通過單個(gè)測井曲線無法準(zhǔn)確識(shí)別裂縫密度。其中聲波時(shí)差和密度測井參數(shù)相關(guān)系數(shù)明顯低于其他測井參數(shù),將其剔除。最終選定自然伽馬、自然電位、補(bǔ)償中子、井徑、深側(cè)向電阻率及淺側(cè)向電阻率這6個(gè)參數(shù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法又稱誤差逆向傳遞算法,如圖3所示,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層(一層或多層)和輸出層,它模仿生物神經(jīng)元,每一層傳遞的信號(hào)只作用于下一層,同層內(nèi)節(jié)點(diǎn)無信號(hào)傳輸,具有良好的非線性運(yùn)算能力。該方法包括信號(hào)正向傳遞和誤差反向傳遞兩個(gè)過程:①設(shè)置初始輸入?yún)?shù)、初始傳遞權(quán)值和輸出誤差閾值,信號(hào)從輸入層出發(fā),經(jīng)隱含層傳向輸出層,并計(jì)算輸出結(jié)果與目標(biāo)值的誤差;②若誤差大于設(shè)定閾值,則需要將誤差由輸出層反向傳遞到輸入層,并根據(jù)梯度下降法傳遞誤差調(diào)整權(quán)值,不斷迭代上述過程,直到誤差小于設(shè)定閾值,訓(xùn)練停止,輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。2.1 樣本優(yōu)化——K-means聚類

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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