用神经网络划分裂缝性碳酸盐岩储集层

探讨了应用神经网络，借助于计算机自动划分裂缝性碳酸盐岩储集层的可行性。所用神经网络为多层感知器。选用一组既能反映储层特征，又能在多数井中获得的测井特片值，并根据钻井、试油、岩心等资料得出的实际储怪和非储层对网络进行训练。训练后的网络便可用来划分储集层。网络计算结果瑟实际资料进行对比，符合率可达９３％。