联合神经网络在储层参数预测中的研究与应用

地质储层参数在建立地质模型中起着关键作用,储层参数通过井资料获得。常规测井解释中多通过经验公式或简化地质条件建立模型计算储层参数。提出了新的神经网络模型,基于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量回归并通过单层感知器共同构成联合神经网络模型。该网络模型在储层参数预测过程中能针对单一神经网络的不足而自适应调节网络结构,使预测效果达到最优,避免了单一网络在参数预测时的缺点,提高了预测的准确性。选取了同一地区的3口油井进行训练和验证实验,实验结果表明,联合神经网络模型优于单一的人工神经网络模型。     

基于神经网络的储层参数预测方法及应用

储层参数预测在油气勘探与开发中发挥着重要作用。采用神经网络法对储层参数进行预测,建立储层参数(储层砂岩厚度和孔隙度)与目的层地震波属性之间的联系,这种联系是通过人工神经网络来实现的。以地震波属性为输入,储层参数为输出,并以测井资料作为约束条件,指导神经网络学习,进而进行储层参数预测。实际资料处理结果表明,该方法预测的储层孔隙度与砂岩厚度是可靠的。     

基于径向高斯网络的薄互储层参数预测

针对油气藏所具有的复杂性,以及薄互层沉积的储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,本文提出了一种用于薄互储层参数预测的新方法--径向高斯网络技术。径向高斯函数网络（RBFNN）采用局部逼近网络方式,具有学习速度快的优点和很强的函数逼近和模式分类的能力,因而可提高薄互储层参数的预测精度。实例验证了此方法的正确性。     

地震属性分析技术在储层预测中的应用

根据目前已发表的文献，地震属性有数百个之多，通常用于地震解释的也有30—50个。地震属性技术作为地震勘探的一项新技术，已经在油田的勘探开发、油气藏的预测与描述中取得了较好的应用效果，它是连接地震信息与储层及油气藏分布的有效桥梁。地震属性分析技术在储层预测中的应用包括地震属性提取、地震属性优化和储层参数转换等技术。地震属性提取包括剖面属性提取、层面属性提取、三维体属性提取。通过吐哈-三塘湖盆地的应用实例分析不难看出，应用地震属性预测油气藏在原理和方法上是可行的，并且具有广阔的应用前景。     

一种模糊神经网络技术及其在储层预测中的应用

大庆外围油田的葡萄花油层主要为砂泥岩薄互层，储层砂体横向变化大，这给井位设计带来了很大的难度。近几年地震属性分以用地震特征参数直接预测储层的析技术虽然得到了较快的发展，但地震属性与储层地质参数之间的关系较模糊，难砂岩厚度。为此，研究了一种模糊神经网络预测砂岩技术，它将人工神经网络理论与模糊逻辑分析相结合，在地震属性分析的基础上，以井旁地震道主分量参数为输入，以井孔地质参数为期望输出，建立模糊神经网络，并对网络进行训练，当网络收敛且网络整体方差达到要求的精度时，便完成了网络训练。该技术应用于大庆太平屯地区储层预测中，通过4口后验井检验，预测厚度与钻井厚度吻合较好，平均绝对误差为0.21m。     

概率神经网络及其在储层产能预测中的应用

概率神经网络（PNN）是一种基于概率密度函数理论且泛化能力很强的神经网络，并且能够广泛地应用于模式识别等领域。针对储层产能的预测问题，提出了一种具体的概率神经网络方法，包括网络模型的构造、学习训练和预测识别等步骤。基于MATLAB6．5设计出概率神经网络的具体应用软件，实际应用表明，在储层产能预测中效果显著。与BP网络进行对比实验，其预测正确率优于BP网络。     

利用神经网络从三维地震资料预测储层孔隙度

常规用于估计孔隙度的外延技术，在非均质区域内，是不准确的。利用来自三维地震资料的振幅信息能够生成孔隙度图件，并且能够分解小规模的井间非均质性。储层的地震模型是确定预计的井间变化的数量和规模的一个主要因素。通过利用测井曲线孔隙度资料和三维地震资料训练向后传递神经网络，可以获得孔隙度图件。随后，利用训练后的网络预测每个ＣＭＰ位置的孔隙度数值。利用这种技术生成的孔隙度图件目前在蒙大拿中部－北部的Ｒａｂｂ     

储层预测技术在油气藏勘探中的应用分析

储层预测技术是油藏评价的关键技术,特别在岩性油气藏评价时储层预测技术是必不可少的。研究提出了识别鼻状构造的储层预测技术,即联合应用地震属性技术、测井约束反演技术及神经网络储层参数预测技术对储层砂体及油气分布进行了预测,整个储层预测过程既有定性识别又有定量评价岩性油气藏。以准噶尔盆地腹部BC区块为例进行试验,取得较好应用效果。     

Use of Neuro-Simulation techniques as proxies to reservoir simulator: Application in production history matching

The Well Placement Optimization, Field Development Scheduling, History Matching with Multiple Models, Global Optimization of Oil Production Systems are procedures related to Reservoir Engineering realized generally with base in a very large number of reservoir simulations which can yield slow developments and large computational effort. To minimize this problem some techniques such as Spline, Neural Networks, Kriging and Experimental Design, have been presented in the literature to be used as proxies to reservoir simulator. Due to the importance of the decisions related to the development and management of petroleum fields, the development of proxies with high accuracy can be a decisive aspect in a project. The successful applications of Neural Networks in several research fields suggest the investigation of appropriated architectures to be used as proxies to reservoir simulator. In this article novel proxies to reservoir simulator which are based on Neuro-Simulation techniques are introduced that present a high accuracy to reservoir simulator. Five different architectures of Neural Networks were studied and applied in two case studies related to history matching. The results obtained showed the large potential of application of the techniques introduced.     

神经网络算法在地球物理反演中的应用

在人工智能研究中导出的神经网络算法不仅可以应用于地球物理信号处理，而且还可以用于地球物理反演，本文讨论了神经网络的设计步骤，反传神经网络训练的基本算法，以及神经网络算法在地球物理反演中三方面的应用前景。     

地震反演技术在齐家北地区储层预测中的应用

针对齐家北地区砂体薄、纵向难识别的特点,选用了一种能适合该区储层识别的拟声波反演技术。实践表明,拟声波曲线能很好地反映出该区探井地层岩性的变化,曲线上砂泥岩岩性特征十分清楚。以松辽盆地北部齐家北地区扶余、高台子油层为例,介绍拟声波在储层预测中应用效果和利用地震反演预测储层的思路。该反演技术不但能较为准确的预测储层,而且为生产提供可靠的依据。     

随机模拟技术在太阳岛——葵花岛地区储层预测中的应用

随机模拟储层预测技术是一种以地质统计学为基础的储层预测技术.它综合利用地震、地质、测井数据和地质知识,对储层的空间分布特征进行模拟.根据随机模拟技术原理及流程构建合理的地质模型,对区域地质量进行统计和分析,选择合理的反演参数,进行波阻抗随机反演和岩性模拟,预测储层分布规律.研究结果表明,储层随机模拟结果较大地提高了反演分辨率,对于识别砂泥岩薄互型储层效果较好.     

精细储层预测技术在油田开发中的应用

针对油田开发过程中储层预测面临的问题，本文总结了一套适应中国复杂地质条件的精细储层预测的思路和配套技术。主要包括以下几个方面：①精细构造解释技术；③测井沉积微相建模技术；③测井数据校正与标准化处理技术；④储层测井响应研究技术；⑤高精度储层反演技术；⑥储层建模技术；⑦储量计算与井位部署等。整个研究过程是一个既独立又统一的迭代式研究过程。文中就油田开发阶段小层对比及测井沉积微相建模存在的问题。提出了相控等时小层对比方法。可以提高小层对比精度。最后，将此法用于大港板南4—2井区油田的预测。收到了较好的效果。     

地震分频解释技术在沈143井区储层预测中的应用

针对辽河盆地大民屯凹陷沈143井区勘探程度低、构造相对简单、为岩性砂体油藏、储层薄的实际地质特点,将分频解释技术应用在该研究区的储层预测中,利用勘探目的层段的地震资料,通过傅立叶变换方法,进行频谱分析,在频率域实现储层横向变化规律的研究,其预测结果与实际钻井吻合得较好,圈定了砂体分布范围,确定了油藏边界,为研究区下一步部署井位提供了依据,也为研究区储层预测研究提供了新的技术方法手段.     

深层碎屑岩薄储层预测技术在玉东地区的应用

针对薄储层预测、砂体相变线识别这一岩性油气藏描述的关键点,在深入分析玉东地区薄储层预测地震地质难点和技术现状的基础上,提出针对该区的薄储层预测技术思路,即利用重新处理的三维地震资料,联合应用地震子波分解与重构技术、地层切片技术以及基于拟波组抗的地震波波形指示反演技术,同时井震结合,重新预测古近系3砂组砂岩空间展布,并结合钻井和构造刻画了古近系3砂组岩性气藏平面展布形态,预测了新增储量规模。     

分频技术在储层预测中的应用

由于多个波阻抗界面产生的子波叠加效应和鸣振效应，使得地震道不能直观反映界面位置和地层组合特点，而且不同的地质目标对地震资料的不同频率成分的敏感程度也不同。因此，利用地震信号的特定频率或频带信息来突出地质目标的成像效果，一直是石油物探技术研究的重要内容。利用分频反演、小波分频成像和时频三原色等分频技术，对N9井区的三维地震资料进行了综合研究，得到了比较清晰和合理的储层解释结果，证实了分频技术在储层预测中的有效性和实用性。