神经网络在储层孔隙度预测中的应用

"用神经网络预测储层的孔隙度 (2003年)"，这篇论文探讨了利用神经网络技术来预测储层孔隙度的方法。作者选取了四个关键因素，包括储层深度、厚度、岩性和砂地体积比，构建了一个用于预测孔隙度的神经网络模型。通过网络的学习和训练过程，确定了网络各层的连接权重，从而建立了稳定的预测网络。论文中应用此模型对松辽盆地北部深层的登娄库组进行了孔隙度预测，并且预测结果与实际情况吻合。 关键词涉及到油气勘探、神经网络、储层以及孔隙度预测。论文指出，该方法不需要大量的数据和参数间的关系，就能评估不同区域中各个因素对孔隙度的影响程度，特别适合在早期勘探阶段缺乏充足资料的情况。 神经网络的基本原理包括神经元、网络结构和学习算法。神经元作为网络的基本组件，通常具有多个输入和单个输出，执行非线性转换。 BP（Backpropagation）网络是论文中采用的模型，它由一个输入层、一个输出层和多个隐藏层组成，信息沿输入层至输出层单向传递。学习算法，特别是BP算法，通过在网络中输入信息并调整权重，使得网络的输出逼近期望结果，从而进行训练。 BP算法的核心是将网络输出的误差反向传播回网络，调整权重以减小误差。这种误差逆传播的方式使得网络能逐步优化其预测能力，适应复杂的非线性关系，如储层孔隙度与地质参数之间的复杂联系。 该论文的研究成果对于油气勘探具有重要意义，因为它提供了一种高效、灵活的孔隙度预测工具，尤其在数据有限的情况下，能够有效支持地质学家进行储层评价和资源评估，提高勘探效率和精度。通过神经网络技术，可以更准确地理解和预测储层特性，这对于油气资源的开发和管理具有深远影响。