人工神经网络在预测储层中的应用

以往由地震资料反演储层参数所采用的多项式拟合、用井标定等方法，很难精确地反映地震参数和储层参数之间复杂的非线性关系。文中我们利用人工神经网络中的多层感知器和改进后的BP算法，从地震资料中反演薄储层厚度和平均孔隙率，并对含油气性作了预测。实际应用的效果表明，该方法可作为储层横向预测的有力工具。