Permeability prediction method based on improved BP neural network

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

doi:10.3969/j.issn.1673-8926.2011.01.017

Lithologic Reservoirs >

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

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

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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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

Cite this article

YUAN Jianying , FU Suotang , CAO Zhenglin , YAN Cunfeng , ZHANG Shuichang , MA Dade . Permeability prediction method based on improved BP neural network[J]. Lithologic Reservoirs, 2011 , 23(1) : 98 -102 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-8926.2011.01.017

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