延迟神经网络测井资料评价水淹层的方法及应用

以取心分析的孔隙度和水饱和度为基础，建立测井信息与这些地居参数之间的非线性计算关系。用这种方法进 行参数解释，测井信息与油层参数之间的复杂关系不需要具体的数学物理模型描述，而只需要合适的样本集对网络进行 训练来获得解释模型，避开了油层水淹后，混合水电阻率求不准的问题。不同于已有的点对点的建模方法，本方法采用延迟神经网络模型，在建模和计算过程中自动考虑了测井响应上下围岩的影响。从而较好地解决了测井资料解释中地层厚度自适应校正和地层参数计算同时进行的问题。对一个油田注水开发后期 ５０口井的测井资料计算表明，这种方法具有良好的效果。