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在碳酸盐岩储层中,隔夹层的稳定程度直接影响储层的垂向连通性、压力系统和油水关系、细分调整时的层系划分以及所要采取的技术措施。因此,隔夹层识别对储层非均质研究具有重要意义。研究以DALEEL油田为例,在综合考虑孔渗等物性参数和测井资料的基础上,引入小波神经网络对测井参数进行建模,对100个样本数据进行训练,36个预测样本进行识别,识别正确率为94.4%。还采用了BP神经网络和多元统计方法对样本数据进行识别研究,识别正确率分别为80.6%和69.4%。结果表明小波神经网络模型对隔夹层的识别效果较好,为储层非均