利用人工神经网络由缆式测井预测孔隙度和渗透率：一个北海实例

在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。