【摘 要】
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泥质含量是反映储层岩性、物性的重要参数,准确求取泥质含量对于油气藏勘探开发具有重要的意义。目前,在利用测井资料进行泥质含量预测时,通常采用基于一种或者两种测井曲线
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41774137);山东省自然基金项目(ZR2014DM009);中央高校基础研究经费(15CX08002A);国家自然科学基金-石油化工基金联合重点项目(U1562215);国家油气重大专项课题(2017ZX05032003)对本研究的联合资助
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泥质含量是反映储层岩性、物性的重要参数,准确求取泥质含量对于油气藏勘探开发具有重要的意义。目前,在利用测井资料进行泥质含量预测时,通常采用基于一种或者两种测井曲线的经验公式方法或交会图方法,不能充分地利用其它测井信息,具有一定的局限性。深度学习技术可以自动地从数据中提取出复杂的高维度非线性特征,能够充分利用多种测井曲线所反映的泥质含量特征。本文基于自然伽马、中子、自然电位、电阻率、声波时差五种曲线作为深度学习的特征量构建了一个深度神经网络模型,采用了Relu激励函数、Adagrad优化算法和Dropout正则化方法,通过对实际数据进行泥质含量预测的验证取得了非常理想的效果,表明了深度学习技术在储层参数预测中的可行性。
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