Elman神经网络在低渗储层敏感性预测中的应用Elman Neural Networks Applied in the Low Permeability Reservoir Sensitivity Prediction
周锋德;姚光庆;王国昌;赵志魁;王立武;苗洪波;
摘要(Abstract)：
油气储层敏感性是制约低渗储层有效开发的重要因素之一,但在勘探开发早期储层敏感性预测及分布规律的研究受到资料不足的限制。从实验敏感性分析结果入手,对Elman神经网络预测储层敏感性的过程及方法进行了系统的分析,并提出了通过设置虚拟井来预测储层敏感性平面分布的方法。结果表明:①影响低渗储层敏感性的主要因素有蒙皂石、伊利石、高岭石、绿泥石、伊-蒙混层、石英、长石的体积分数,孔隙度和渗透率;②Elman神经网络能够很好地预测低渗储层的敏感性,预测结果与实测结果绝对误差的平均值均低于0.04,水敏性样品的预测结果与实测结果绝对误差的平均值为0.001;③通过设置虚拟井位,能够很好地预测储层敏感性的平面分布规律。
关键词(KeyWords)： Elman神经网络;低渗储层;储层敏感性;预测
基金项目(Foundation): 中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司重大项目“伊通盆地构造、沉积及油气成藏综合评价”(2006026157)
作者(Author): 周锋德;姚光庆;王国昌;赵志魁;王立武;苗洪波;
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DOI:
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