基于 BP 神经网络的砂岩岩心核磁共振 T2截止值的预测方法
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刊名 《建筑施工与发展》
作者 叶才骏 何宗斌(通讯作者) 刘 洋 许 傲 (长江大学(武汉)油气资源与勘探技术教育部重点实验室 湖北武汉 430100) 英文名 CONSTRUCTION AND DEVEL OPMENT 年,卷(期) 2024年,第19期
主办单位 华文科学出版社主办;环宇科学出版社主管 刊号 ISSN:2737-4262;EISSN:2705-1269 DOI 10.12361/2705-1269-7199-58

基于 BP 神经网络的砂岩岩心核磁共振 T2截止值的预测方法

砂岩作为良好的储层,具有较高的孔隙度和渗透性,是油气储层的主要产状。而通过核磁成像测井技术对岩心处理可以确定区分 储层可动水和束缚水的关键参数 T2截止值,为油气开采提供有力的技术支撑。目前实验室计算 T2截止值须将砂岩岩心进行饱水与离心两次 处理,但离心过程耗时较久且离心过程中易使密度较小的砂岩样品破碎而影响整体实验进度。为此,本文提出一种针对饱水样 T2 谱的 T2 截止值预测方法。该方法首先规范化不同地区来源的岩心核磁实验数据,构建 BP 神经网络预测模型。然后将特征参数与 T2截止值进行相 关性分析,将 T2几何平均值和算术平均值引入训练样本中。考虑到 T2谱峰值形态的多样性,提出了基于峰值形态的分类方法,并引入不同 形态下的 T2谱中心点平均值这一新概念作为参数加入训练样本中。通过这种分类建立了特定形态的预测模型,从而大幅提升了 T2截止值的 预测精度。 关键词:核磁共振;BP 神经网络;T2截止值;T2谱

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