基于神经网络的油气预测方法

摘要

以濮阳凹陷白庙构造为研究区,以沙二下亚段第1砂层组为目的层,根据神经网络原理,选取能够反映储层参数及油气分布特征的"S"型函数,构造出可以产生任意复杂判断的三层感知器,利用误差反传播算法,使估价函数最小化.提取20余种地震波反射特征参数,将地震道旁的特征参数输入到神经网络中,使其学习、训练和记忆,给定神经网络各个节点间的连接权值和节点内部的阈值,通过神经网络所记忆的知识,用钻井、测井、地质、试油等资料进行约束,对未知区域的储层特征参数和含油气分布进行预测,取得了较好的效果.