基于改进神经网络的渗透率预测方法

袁剑英; 付锁堂; 曹正林; 阎存凤; 张水昌; 马达德

doi:10.3969/j.issn.1673-8926.2011.01.017

岩性油气藏 >

2011 , Vol. 23 >Issue 1: 98 - 102

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-8926.2011.01.017

技术方法

基于改进神经网络的渗透率预测方法

袁剑英 ,
付锁堂 ,
曹正林 ,
阎存凤 ,
张水昌 ,
马达德

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1.中国石化西南油气分公司勘探开发研究院； 2.西南石油大学“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室； 3.中国石油川庆钻探地质勘探开发研究院； 4.中国石化中原油田采油工程技术研究院天然气技术研究所

杨建，1983 年生，男，助理工程师，从事油气藏工程、数值模拟等相关研究。地址：（ 610081）四川省成都市一环路北四段116 号。E-mail：yangjianchn@126.com

网络出版日期: 2011-02-20

基金资助

受国家油气重大专项“剩余油分布综合预测与层系井网重组技术”项目（编号：2008ZX05010-003）资助

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Permeability prediction method based on improved BP neural network

YUAN Jianying ,
FU Suotang ,
CAO Zhenglin ,
YAN Cunfeng ,
ZHANG Shuichang ,
MA Dade

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（1. Research Institute of Exploration and Development， Southwest Oil-Gas Field Company， Sinopec， Chengdu 610081， China； 2. State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation， Southwest Petroleum University， Chengdu 610500， China； 3. Research Institute of Geologic Exploration and Development， Chuanqing Drilling & Exploration Corporation， CNPC， Chengdu 610051， China； 4. Research Institute of Petroleum Engineering Technology， Zhongyuan Oilfield，
Sinopec， Puyang 457001， China

Online published: 2011-02-20

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摘要

由于传统BP 算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足，文中对其进行了改进。在Kozeny- Carman 方程和杨正明研究的基础上，借助于MATLAB 神经网络工具箱，建立了预测岩石渗透率的3 层前馈型BP 神经网络模型。对改进的神经网络模型进行的仿真训练结果表明：改进模型具有更快的收敛速度和更高的精度，模型预测值与实验室测试值的一致性比较好，其相对误差小于10%，完全能够满足现场精度要求。

关键词： 高原复合盆地; 多源生烃; 复式成藏; 勘探理论

本文引用格式

袁剑英 , 付锁堂 , 曹正林 , 阎存凤 , 张水昌 , 马达德 . 基于改进神经网络的渗透率预测方法[J]. 岩性油气藏, 2011 , 23(1) : 98 -102 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-8926.2011.01.017

Abstract

The traditional BP algorithmhas slowconvergence rate, and is easy to fall into local minimum. It is improved based on Kozeny-Carman equation and the study of Yang Zhengming, and a three-layer feedforward BP neural network model for permeability prediction is established bymeans ofMATLAB neural network toolbox. The simulation training of the improved neural network model is carried out. The result shows that the improved model has faster convergence rate and higher accuracy. The values predicted by the model are consistent with the laboratory test values, and the relative error is less than 10%, so it can completelymeet the accuracy demand ofwell site.

Key words： plateau composite basin; multi-source hydrocarbon generation; compound accumulation; exploration theory

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