Page 84 - 致密油、页岩油高效开发技术研究

第二章 石油地质

过修改权系数，使网络输出逼近期望输出；在网络能量最小的情况下，即获得了

神经网络实用模型，然后处理实际数据。具体在致密油储层研究中，一般优选与
储层参数关联密切、相互之间独立的测井曲线，作为输入层神经元；根据储层参
数要解决的问题实际情况为决策属性决定隐含层；以相应的储层参数作为输出层
神经元。模型建立后选取测井特征值和其他相关信息、结论作为网络训练样本，

通过三层网络训练完成循环学习，最后得到结果。该方法能识别复杂岩性储层，
但操作相对别的方法要复杂，在不同区块应用时，要重新考虑样本的数量、模式

和测井数据的完备性以及误差容限等因素。
4. 模糊聚类法
模糊聚类是采用模糊数学方法，依据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性，
通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的一门多元技术。其算法主要应用模

糊变换原理和贴近原则，考虑与被评判的事物相关的各个因素，对其做综合评判；
最终在评判某个事物时，可以将评价结果分成一系列不同类型。岩性识别方面，
徐海波等优选测井数据中的自然伽马、中子、声波和密度测井曲线，运用模糊聚

类法实现了岩性的自动划分。对川西坳陷丰谷地区 cf563 井进行岩性划分识别，
符合率达 78%。并通过对川西坳陷 18 口井的实际应用，证明该方法准确度高，
实用性强。在致密碎屑岩岩性划分中取得了良好的效果。该方法具有较高的分辨
率，但是操作相对复杂，而且只有训练样本趋于无穷大时，其性能才能在理论上

得以保证，限制了其在储层识别中的应用。
5.ΔlogR 法
测井曲线叠合法（ΔlogR 法），此法依据是储层中有机碳含量与测井参数之

间存在响应关系：有机碳含量越高，电阻率越高，声波时差值越大。在该方法中，
将声波和电阻率曲线进行重叠，由于 2 条曲线都对应于地层孔隙度的变化，在饱
含水但缺乏有机质的岩石中，2 条曲线在一定范围完全重叠，为基线（E 段），
即非烃源岩段；而在含油气储集岩或富含有机质的非储集岩中，2 条曲线存在幅

度差（记为 ΔlogR，F 段），便为烃源岩段。再根据 ΔlogR 幅度差值即可求出
TOC 值。烃源岩评价方面，杜江民等利用 ΔlogR 法，建立了相应的预测模型，

实现了基于测井资料的烃源岩定量评价，通过建立的模型对鄂尔多斯盆地姬塬地
区延长组长 7 段烃源岩有机碳含量进行预测，预测结果与实测结果吻合率高，具
有可行性与可推广性，在该地区应用价值很好。

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