小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜巖性儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、儲(chǔ)層參數(shù)(孔隙度和滲透率等)分布規(guī)律和儲(chǔ)層非均質(zhì)性研究是油氣藏描述的核心，是油層評(píng)價(jià)的重要依據(jù)，儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)在油氣勘探開發(fā)中具有重要意義，本文對(duì)儲(chǔ)層特性的研究主要是對(duì)儲(chǔ)層的物性參數(shù)(孔隙度、滲透率等)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 地震勘探是尋找和判別巖性油氣藏的重要方法，地震反演技術(shù)一直是地震勘探中的一項(xiàng)核心技術(shù)，其目的是利用地震反射資料，反推地下的波阻抗或速度的分布，估算儲(chǔ)層參數(shù)，并進(jìn)行儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和油藏描述，為油氣勘探提供可靠的基礎(chǔ)資料。地震波的

2、特征參數(shù)(地震屬性)，反映地震波的幾何形態(tài)、運(yùn)動(dòng)學(xué)特征、動(dòng)力學(xué)特征和統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，如波的傳播速度、波的振幅、頻率及相位等，提取這些地震屬性，分析、研究并解釋這些與儲(chǔ)層有關(guān)的地震屬性，是利用地震資料預(yù)測(cè)油氣的根本所在。 復(fù)雜巖性的儲(chǔ)層參數(shù)與地球物理測(cè)井測(cè)量參數(shù)間的響應(yīng)關(guān)系十分復(fù)雜，而且這種復(fù)雜關(guān)系往往是很難用數(shù)學(xué)關(guān)系式來直接進(jìn)行表達(dá)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一門新興的非線性的科學(xué)，具有很強(qiáng)的非線性映射能力。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究和實(shí)際應(yīng)

3、用得到了很大的發(fā)展，在很多領(lǐng)域得到了大量的應(yīng)用，也促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。同時(shí)，這些領(lǐng)域也對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了更高的要求。由于小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)方法，其準(zhǔn)確性和泛化能力都有所提高，對(duì)參數(shù)獨(dú)立性要求不嚴(yán)格，而且可以同時(shí)研究大量的地震特征參數(shù)，因而在儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。 本文概述了小波分析，模糊理論的原理，介紹了小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在預(yù)測(cè)模型中的應(yīng)用，學(xué)習(xí)和研究了小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型和學(xué)習(xí)算法，結(jié)合地震資

4、料處理數(shù)據(jù)，采用小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)方法，來預(yù)測(cè)儲(chǔ)層的參數(shù)。并將該方法用于新疆某地區(qū)泥盆系東河砂巖段儲(chǔ)層，經(jīng)過分析比較，該方法具有很好的可行性。從實(shí)際結(jié)果來看，該方法可以客觀地、有效地獲取儲(chǔ)層的參數(shù)估計(jì)值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種傳統(tǒng)的用于儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的非線性方法，將本文小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與引入遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的GA-BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終建立起適應(yīng)研究區(qū)塊的分層段測(cè)井解釋模型，通過實(shí)例驗(yàn)證結(jié)