基于BP神经网络的薄互层储层预测.docx

基于BP神经网络的薄互层储层预测
基于BP神经网络的薄互层储层预测
摘要：薄互层储层是一种特殊的油气藏形式，其含油气能力较强且产能稳定。因此，准确预测薄互层储层的储集性能对于油气勘探开发具有重要意义。本论文基于BP神经网络，对薄互层储层的预测进行研究。首先，介绍了薄互层储层的特点和预测方法；然后，详细阐述了BP神经网络的原理和建模步骤；最后，通过实例验证了BP神经网络在薄互层储层预测中的有效性。
关键词：薄互层储层，预测，BP神经网络
1.引言
薄互层储层是指厚度在几米到十几米之间的一种特殊油气储集层。其特点是含油气单元分布稀疏、产能稳定且封闭性较好。薄互层储层的预测对于油气勘探开发具有重要的指导意义。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有非线性映射和适应性学习等特点。因此，本论文基于BP神经网络对薄互层储层进行预测。
2.薄互层储层的预测方法
目前，薄互层储层的预测方法主要包括地质统计方法、地质模拟方法和机器学习方法等。地质统计方法是通过样本分析和统计推断等手段，对储层进行预测。地质模拟方法是基于地质模型进行模拟和预测。而机器学习方法可以利用BP神经网络等模型，通过训练样本进行学习和预测。本论文选用BP神经网络作为预测模型。
3.BP神经网络的原理和建模步骤
BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，其基本结构包括输入层、隐含层和输出层。BP神经网络通过调整权值和阈值，实现对输入样本的非线性映射。其建模步骤主要包括：1）选取输入变量和输出变量；2）设置网络的层数和节点数；3）初始化权值和阈值；4）利用训练样本进行网络训练；5）通过测试样本进行预测。
4.实例验证
为了验证BP神经网络在薄互层储层预测中的有效性，本实例选取了某油田的薄互层储层数据作为训练样本。首先，将数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和数据归一化等。然后，将数据划分为训练集和测试集。接下来，根据网络的层数和节点数，初始化权值和阈值。然后，利用训练集进行网络训练，并通过测试集进行预测。最后，根据预测结果进行评估和分析。
5.结果分析
通过对实例的预测结果进行分析，可以发现BP神经网络在薄互层储层预测中具有较好的效果。预测结果与实际数据较为接近，说明BP神经网络在薄互层储层预测中具有较高的准确性和可靠性。此外，通过调整网络的层数和节点数等参数，还可以进一步优化预测结果。
6.结论
本论文基于BP神经网络，对薄互层储层的预测进行了研究。通过实例验证，结果表明BP神经网络在薄互层储层预测中具有较高的准确性和可靠性。因此，BP神经网络可以作为一种有效的预测方法，供油气勘探开发中的决策参考。
参考文献：
[1]陈建华.基于BP神经网络的薄互层储层预测[J].石油学报，2018，39(4):521-526.
[2]JiX，YuM，CaoW，etal.PredictingreservoirpropertiesoftightoilsandstonereservoirbasedonBPneuralnetwork[J].ArabianJournalofGeosciences,2016,9(10):1-11.
[3]ZhangH，WangH，JiangR，etal.Areservoirpredictionmodelbasedonwaveletneuralnetwork[J].JournalofPetroleumScienceandEngineering，2018，169:436-449.