用神经网络求取孔隙度
【摘要】:正岩性油气藏与欠压实状态有很大关系,泊松比、孔隙度的变化能较好地反映地下的岩性特征.因此,估算准确的孔隙度分布属性,对于判定地下压实情况、识别岩性油气藏,具有重要的意义.传统的孔隙度求取是利用统计经验公式或简化模型方程实现的,如威利时间平均公式.这种孔隙度求取方法存在着两大问题:第一,威利时间平均公式仅适应于深层正常压实纯砂岩的孔隙度计算,对于浅层新沉积的疏松砂岩,还要考虑到压实作用;对于砂泥混杂的沉积地层,还应当进行泥质含量校正;对于复杂的裂缝油气藏的孔隙度计算则更是困难.测并响应或地震响应与非均质地层特性之间的严格定量关系的确是一个难题.第二,由于地层的非均质性,孔隙度与测井、地震响应之间的关系必然是非线性的,而目
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