基于测井信息的煤储层渗透率BP神经网络预测方法

为了解决试井资料有限、无法完全掌握煤储层渗透率分布的难题,提出了把测井信息作为煤储层渗透率的影响因素,并据储层渗透率与已知测井信息的关系建立BP神经网络模型,在一定的学习前提下对未知样本进行预测。综合应用BP神经网络模型和模糊排队算法,以柳林区块56口井的试井和测井资料为基础,以模糊曲线分析方法优选输入变量,建立BP神经网络煤层渗透率预测模型,并对渗透率进行了预测。预测结果与实测结果之间具有较高的吻合度,结果表明该方法对煤储层渗透率预测具有较好的适用性。对柳林区块煤层渗透率分布进行预测,摸清了全区渗透率平面展布的样式,指明柳林区块东北部渗透率较高,是勘探开发的有利区。