自组织特征映射网络在储层识别中的应用

来源 :同济大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangfegnlin
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针对泌阳坳陷安棚油田下第三系致密砂岩储层低孔、低渗、高含水饱和度所造成储产层与非储产层在测井曲线上不易识别的特点,选用了自组织特征映射网络模型( S O M) ,利用测井曲线参数,建立了安棚油田非常规储产层的预测识别模型.经验证,已知样本吻合率达82 .2 % Aiming at the characteristics that the low-permeability, high-permeability and high-water saturation of the Lower Tertiary tight sandstone reservoirs in the Anpeng oil field in Biyang Depression are not easy to identify on the logging curves, The feature mapping network model (SOM) is used to establish the predictive model of unconventional reservoirs in Anpeng Oilfield by using the logging curve parameters. Proven, known sample coincidence rate of 82. 2%
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