吕晓光，杜庆龙，曹维福
Lu Xiaoguang;

• 1:大庆石油管理局勘探开发研究院

摘要(Abstract)：

本文提出了应用神经网络模型，根据测井曲线进行储层物性参数（孔隙度、渗透率）预测的方法。研究结果表明，这是一种可行的方法。
This paper raises a method of using a manually neural network model to predict physical parameters of reservoirs(porosity,permeability)on the basis of logs.Research results indicate that this a feasible method.

关键词(KeyWords)： 神经网络，BP模型，测井曲线，孔隙度，渗透率，预测模型
Neural network,BP model,Log,Porosity,Permeability,Predictive model

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Authors): 吕晓光，杜庆龙，曹维福
Lu Xiaoguang;

DOI: 10.19597/j.issn.1000-3754.1996.03.007

参考文献(References)：

• ［1］靳蓄等：《神经网络与神经计算机》，西南交通大学出版社，1991年。［2］ElvindJ·Rogers，J·H·Fang，C·Z·Karr，D·A·Stanley．Determinationoflithologyfromweulogsusinganeuralnetwork．AAPGbulletin，Vol·76，No．5，May，1992。［3］汪炳柱，王硕儒：神经网络法在测井曲线对比中的应用，《石油地球物理勘探》，1994，29（增刊1）。［4］ElvingDamsleth等著，吕晓光译：一个北海油藏的二级随机模型，《油田开发工程译丛》，1993，（12）。［5］蒋建平，康贤，邓礼正：储层物性参数展布的相控模型，《成都理工学院学报》，1995，22（1）。［6］F·X·Jianetc．Ageneticapproachtothepredictionofpetrophysicalproperties．JournalofpetroleumGeology，Vol，17（1），January1994，pp．7l－88。