神经网络技术在录井参数解释中应用

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1、神经网络技术在录井参数解释中应用　　摘要：近年来，随着计算机技术的飞速发展，涌现出许多新方法新技术，人工神经网络技术就是其中之一。神经网络模型的语言识别、图像处理等方面获得了有价值的应用和进展，其研究成果也很快被引入到油气田勘探开发领域，其中包括资料的处理及解释。将计算机神经网络技术应用于录井行业，处理受钻井条件影响大、地质条件复杂，油气水层识别有一定困难的录井资料解释中，已成为目前国内录井行业探索的一个方向。关键词：神经网络；气测录井；油气层识别；BP算法中图分类号：TN911?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（20

2、14）04?0021?04ApplicationofneuralnetworktechnologyininterpretationofwellloggingparametersSHANYuan?wei1，2（1.Xi’anResesrchInstituteCo.，LtdofChinaCoalTechnology&EngineeringGroupCorp，Xi’an710054，China；2.Xi’anUniversityofScienceandTechnology，Xi’an710054，China）4Abstract：Artif

3、icialneuralnetworktechnologyisoneofthenewmethodsandtechnologiesspringingupalongwiththerapiddevelopmentofcomputertechnologyinrecentyears.Valuableapplicationandprogressofneuralnetworkmodelhavebeenachievedinthefieldsofspeechreorganizationandimageprocessing.Itsresearchfind

4、ingshavebeenintroducedtotheoilandgasfieldexplorationanddevelopment，includingtheprocessingandinterpretationofdocuments.Ithasbecomeanewdirectionofdomesticinvestigationinwellloggingtoapplytheartificialneuralnetworktechnologytotheloggingofwell.Itiscapableofprocessingandexp

5、lainingwellloggingdocumentscollectedfromthewellswhicharegreatlyinfluencedbytheconditionofwelldrilling，locatedincomplicatedgeologicalconditions，andaredifficultinoil?gas?waterlayersidentification.Keywords：neuralnetwork；gaswelllogging；oillayeridentification；BPalgorithm0引言

6、4在对气测录井检测评价油气储层技术的研究中，录井作为一种直接手段，在我国石油勘探中发挥着重要的作用，为油田的发现和发展做出了重要贡献。随着录井技术的不断发展，录井解释评价方法也在不断进步，如三角图版法和3H比值法改变了早期的定性解释评价方法[1]、由于定性解释评价受人为因素影响很大，虽然这些方法是不错的有效方法，但在使用过程中并非完美。比如在同一油气区使用这两种解释方法总结出的数据不一定复合[2]。因此，为了进一步发现新油层，扩大地质储量，要求用更先进的录井解释配套技术来提高油气层发现率，满足油田勘探开发的需要。基于神经网络的信号滤

7、波、谱估计、信号检测、系统识别等技术[3]，在自动控制、石油勘探、机器人、通信、雷达等领域有着广泛的应用。神经网络主要有以下四种基本模型，即Hopfield神经网络、多层感知器、自组织神经网络和概率神经网络[4]。本文章涉及的神经网络是多层感知器。应用该技术进行油气层识别，目前已有成功的范例。1神经网络基本原理多层感知器是最常用的一种神经网络。它由一个输入层、几个隐含层和一个输出层组成，每个层都由多个神经元组成，神经元的输入通过传递函数输出，各个层上的神经元用权值相互连接，构成网络系统[5]，如图1所示。4多层感知器属于映射型神经网

8、络。它的信息处理功能实际上是把N0维欧几里德空间中的子空间A映射成Nm维欧几里德空间中的子空间f（A），如图2所示。比如，把输入样本（录井、测井数据）通过复杂的数学变换关系变换成输出样本[6]。三层感知器是目前应用较多的一种，是一种典