基于长短期记忆循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率测井评价

伊拉克H油田碳酸盐岩储层孔隙结构复杂,孔隙类型多样,给渗透率测井评价工作带来了极大困难。针对这一问题,建立了基于测井序列信息的长短期记忆(LSTM)循环神经网络渗透率预测模型。从测井响应差异以及测井序列信息出发,优选敏感测井曲线,搭建LSTM循环神经网络,训练网络并优化网络参数,建立了基于LSTM循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率预测模型。应用该模型对伊拉克H油田进行渗透率测井评价,并将预测结果与灰色系统预测模型GM(0,N)进行对比。结果表明:相对于灰色系统预测模型的结果,基于LSTM循环神经网络的渗透率预测模型的均方根误差降低了29.47%,皮尔逊(Pearson)相关系数提高了6.59%,取得了较好的应用效果。该模型能够充分挖掘测井曲线与渗透率之间关系的信息,提升了储层渗透率评价精度。