基于PCA-BP神经网络的非常规储层岩性识别研究

岩性识别一直是储层测井解释的关键问题和难点之一。针对常规测井岩性识别准确率不高的状况,在分析测井资料的基础上,以Matlab为平台研究了基于主成分分析的PCA-BP神经网络,并以济阳坳陷非常规储层实际测井资料为样本,通过设计算法步骤进行了实验仿真。由仿真结果得出非常规储层岩性识别率为95.8%,高于BP神经网络,PCA-BP神经网络有效提高了识别率和运行速度。经过对济阳坳陷钻井的岩性识别表明,该岩性识别方法可行并具有实用价值。