一
复杂 岩性 分析 Ｃ ＲＡ、 多矿 物解 释模 型） 难 以满 足 此类 复 杂储 层 下 的测 井解 释要 求 ， 因此本 文主要 使用 非线 性人
工神经网络技术进行测井储层参数 （ 孔隙度 、 渗 透率和 含水 饱 和度 ） 的建模 、 解 释 和评 价研 究 。 １ 孔 隙度计 算模型 的 建立
用 神经 网络技 术预 测储层 参数 ， 网络 的输 入就 是各 项测 井属 性值 （ 已经标 准 化 、 归 一化 处 理 ） ， 而 网 络 的输 出为岩 芯分 析 的物性 参 数 或预 测 的物 性参 数 。对 于非 线性 神 经 网络 模型 而言 ， 输入 （ 特征 ） 信息 选择 的恰 当与 否， 对所 建立 的模 型 的性能有 较大 的影 响 。 本 次研究 中提 取 了五百梯 气 田的 ｌ ０口取 芯井 的岩 芯分 析样 本点 所对 应 的各测井 值 ， 绘制孔 隙度 与测 井值
作 为 网络 的输入 曲线 ， 神 经 网络 的 目标输 出为 （ 归一 化
的各种交会图（ 见图 １ ） ， 以分析孔隙度与各测井值之 间 的相 关性 。由 图 １可 见 ， 声 波时差 Ａ Ｃ、 深 侧 向 电阻 率 Ｒ Ｉ Ｉ Ｄ 、 中子孔隙度 Ｃ Ｎ Ｉ 与孔隙度都有一定 的相关关 系， 而 自然伽 马 的相关 性 虽然 较 低 ， 但 是 泥 质含 量 的增 加势 必会 导致 Ａ Ｃ的增 大 ， 此 时孑 Ｌ 隙度 与 ＡＣ 的关 系就 不再 是 正 相 关 关 系 ， 因此 有 必 要 加 人 Ｇ Ｒ， 最 终 选 择 Ｒ Ｉ Ｉ Ｄ （ Ｒ Ｔ ） 、 Ｃ Ｎ Ｉ Ａ Ｃ 、 Ｇ Ｒ等 ４条测井 曲线作为孔 隙 度神 经 网络计 算模 型 的输 入 曲线 。 在 网络结 构 、 网络 输 人 曲线 、 输 出单 元及 训 练算 法 确定之后 ， 余下 的任务就是准备训练样本和对训练样本 进行 学 习 、 检验 、 学 习 的 反复 过 程 。将 选 定 的学 习样 本
送 人孑 Ｌ 隙 度神经 网络 进行训 练学 习 ， 自适 应 确定 的最佳 网络结 构 为 ４ —７ —１ （ 即隐层 单 元 数 为 ７ ） ， 根 据 最终 的 孔隙度神经网络学习精度图所示 ， 神经网络输出的孔隙 度与 岩芯 实测孔 隙度 间 的相关 系数 为 Ｒ＝０ ． ８ ９ １ ２ 。 ２ 渗 透 率计算模 型 的建立 般认为 ， 孔 隙度 是 渗 透 率 的 主要 影 因素 ， Ｒ Ｉ Ｉ Ｄ （ Ｒ Ｔ ） 、 Ｒ Ｌ Ｉ Ｓ （ Ｒ Ｘ Ｏ ） 、 Ｃ Ｎ Ｉ 、 Ｇ Ｒ等曲线也可反映出渗透 率的变化 。电阻率值高 ， 那 么渗透 率相对来说可能 变 低 。中子孔隙度低 ， 渗透率也可能相应会降低 ， 而泥质
摘 要： 建立神经网络储层参数解释模型和进行解释处理的工作流程 中， 首先是进行各种储层参数的 测 井响应特 征分 析 ， 确定输 入 曲线 、 网络模 型 结构 ， 细致 准备训 练样 本数 据集 ； 第二 步是 基 于训 练样本 集的 Ｂ Ｐ神 经 网络模 型 学 习， 统计误 差 ， 评 价 不 同 网络 结构 的 神 经 网络模 型 的 学 习精 度 ， 然后 挑 选 出 最合适的 Ｂ Ｐ神经网络模型对研 究区各井 目的层段的储层参数解释、 预测。 关键词 ： 神经网络； 储层参数解释模型； 网络模型结构 中图分类 号 ： ＴＥ ２ ７ 文献标 识码 ： Ｂ 文章 编号 ： １ Ｏ Ｏ ４ —５ ７ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ －０ ０ ４ ９ －０ ３
＊ 收 稿 日期 ： ２ ０ １ ２ — ０ ９ — １ １ 修 回 日期 ： ２ ０ １ ２ 一 １ ０ — ０ ８
值） 渗透率 。反复删选 、 调整学习样本点 ， 形成渗透率学 习样本集 。使用 自适应学 习算法确定 出的最优网络模 型结构 为 ５ ～９ —１ （ 即 隐层 单元 数为 ９ ） 。对 该渗透 率神
经 网络 进行 反复 学 习 、 检验 ， 最后得 出模 型学 习结果 ， 神 经 网络 模 型输 出的渗 透 率 与岩 芯 实测 渗 透 率 之 间 的相 关 系数 达到 Ｒ－ －０ ． ９ ３ ７ 。
３ 含水 饱 和度计 算模 型 的建立
选取五百梯气 田二叠系长兴组储层段岩芯分析 的 含水饱和度 样本点， 绘制 与各测井值 、 与岩芯分
２ ０ １ ３年第 ４期
西 部探矿 工程
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神 经 网络储 层 参数 测 井解 释 在 五 百 梯气 田的应 用
刘 露 ， 许 新
（ １ ． 成都理 工 大学 能源 学院油 气 田开发工 程 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ５ ９ ； ２ ． 西 南油 气 田公 司重庆 气矿 ， 重庆 ４ ００ ０ ２ １ ）
含量的增加 ， 势必会使渗透率降低 。 通 过绘 制岩 芯分 析渗 透率与 岩芯分 析孔 隙度 、 各测 井数值 的交会图， 可知在本研究区的二叠系长兴组渗透 率 与孔 隙度 、 各测 井 曲线 均 具 有 一定 程 度 的 相关 关 系 ， 因此在 建立 渗透 率神 经 网络计算 模型 时 ， 模 型 的输 入 曲 线 使用 Ｒｕ Ｄ （ Ｒ Ｔ） 、 ＲＬ Ｉ Ｓ （ ＲＸ Ｏ） 、 Ｃ ＮＩ 、 ＧＲ 以及 孔 隙 度Ｐ ＯＲ等 ５条 曲线 。 将 ＲＩ Ｌ Ｄ、 Ｒ Ｉ Ｌ Ｓ 、 Ｃ ＮＩ 、 ＧＲ 以及 Ｐ Ｏ Ｒ 的归 一化 值
运 用常 规测井 数据 进行测 井储 层参 数解 释之前 ， 首 先要 进行 数 据 整 理 、 岩 芯 深 度 归 位 和 测井 数 据 的标 准 化、 归一 化处 理 。 由于 本研究 区二 叠系长 兴组 生物 礁储
层具 有 较强 的非均 质性 ， 已有 的常 规 测井 解 释 技 术 （ 如