神经网络在录井气测解释中的应用

通过对前馈神经网络模型的认识，提出了一种改进的BP算法。利用该算法，发展了一种全新的油气层识别技术．可对所获取的录井气测资料进行精度高、速度快的油层、气层、水层的自动识别。经过现场数据运用，表明该方法具有良好的使用价值。     

鄂尔多斯盆地红河油田水平井录井评价与测井解释差异性研究

对于低渗透致密砂岩储层的水平井,目前仍没有一种合理有效的测井解释方法能准确地评价此类储层的含油气性。以直接录取井筒内上返出的实物样品为基础的录井技术,能够直观有效地收集到地层含油气信息并进行评价,相对来说其评价结果更有一定的说服力。在对红河油田多口水平井的资料对比研究中,测井解释、综合录井评价及试采油数据并没有显示出比较一致的正相关性,甚至在一部分井中出现了很大的差异。针对此类差异,将研究区域内多口水平井的综合录井、测井资料进行了详细对比分析,从各自测量参数特征及原理方面展开论述,总结了形成解释差异的主要影响因素,并提出了通过测录双方测量参数的优势互补,建立起一套综合评价方法,让定量、定性参数的各自作用得以最大化发挥。为准确评价此类储层的含油气性提供了有效的思路。