基于模糊神经网络的致密砂岩储层反演——以长岭断陷1号气田登娄库组为例

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模糊神经网络储层反演,能够较好地摈弃不同类型、不同尺度数据的揉合,较好地保留了数据完整性,这既能反映整体的变化趋势,又能刻画局部细致变化特征。针对长岭1号气田登娄库组相变快、砂体横向连续性较差的特点,综合地震、测井、钻井测试分析资料,应用模糊神经网络原理,反演了研究区目的层段砂岩厚度与孔隙度特征。研究结果显示:①长岭1号气田登娄库组各段砂体平面展布变化较大,但厚度较大的区域均集中于长深103—长深1-3—长深1-1井和长深2井附近,向东北呈逐渐减薄趋势,D3岩层段长深103井周围岩石厚度可达33.2 m;
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