BP神经网络在岩相预测中的应用

作者：周传友,李少华,何维领,丁芳,黄鑫

摘要：N气田花港组上段H3气层组为主要的“甜点”分布区,H3b砂层组最为显著,属于低渗气层。该区域储层非均质性强,目前仅有四口探井。为了建立相对可靠的岩相模型,需要利用地震属性约束井间岩相的预测。研究区单一地震属性与井上岩相的相关性均较差,采用BP神经网络方法,利用多种地震属性组合,提高了单井岩相预测的准确性。对BP神经网络中的隐含层数、训练集和验证集样本数进行了敏感性分析,确定了适合研究区的计算方案,为三维岩相模型的建立提供了借鉴。

发文机构：长江大学地球科学学院 中海油上海分公司

关键词：岩相预测模式识别BP神经网络地震属性H3b砂层组lithofacies predictionpattern recognitionBP neural networkseismic attributeH3b sand formation

分类号： P631.4[天文地球—地质矿产勘探]