| 基于长短期记忆循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率测井评价 |
| |
| 引用本文： | 杨旺旺,张冲,杨梦琼,张亚男,汪明锐,孙康.基于长短期记忆循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率测井评价[J].大庆石油地质与开发,2022(1):126-133. |
| |
| 作者姓名： | 杨旺旺 张冲 杨梦琼 张亚男 汪明锐 孙康 |
| |
| 作者单位： | 1. 油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学);2. 长江大学地球物理与石油资源学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“致密气储层岩石导电机理研究及饱和度评价”（41404084）；;国家科技重大专项子课题“复杂碳酸盐岩储层测井评价关键技术研究与应用”（2017ZX05032-003-005）； |
| |
| 摘 要： | 伊拉克H油田碳酸盐岩储层孔隙结构复杂，孔隙类型多样，给渗透率测井评价工作带来了极大困难。针对这一问题，建立了基于测井序列信息的长短期记忆（LSTM）循环神经网络渗透率预测模型。从测井响应差异以及测井序列信息出发，优选敏感测井曲线，搭建LSTM循环神经网络，训练网络并优化网络参数，建立了基于LSTM循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率预测模型。应用该模型对伊拉克H油田进行渗透率测井评价，并将预测结果与灰色系统预测模型GM (0,N)进行对比。结果表明：相对于灰色系统预测模型的结果，基于LSTM循环神经网络的渗透率预测模型的均方根误差降低了29.47%，皮尔逊（Pearson）相关系数提高了6.59%，取得了较好的应用效果。该模型能够充分挖掘测井曲线与渗透率之间关系的信息，提升了储层渗透率评价精度。
|
| 关 键 词： | 长短期记忆循环神经网络 伊拉克H油田碳酸盐岩储层 渗透率 测井评价 |
|
