摘 要：將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法引入到測井資料的處理和解釋中，以遼河油田某取心井為實(shí)例， 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測井巖性識(shí)別模型，對混合花崗巖、混合片麻巖、角閃巖進(jìn)行巖性識(shí)別預(yù)測。巖性識(shí)別正確率高達(dá)90%以上，說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的有效性。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 測井資料 變質(zhì)巖 巖性識(shí)別

中圖分類號(hào)：P631.84 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）02（b）-0096-01

測井在石油勘探中的作用和地位正在日益提高，測井參數(shù)值的差異主要取決于巖性。由于井下地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性和測井參數(shù)分布的模糊性，對于一組特定的測井參數(shù)值，它就必然對應(yīng)著地層中的某一種或某幾種巖性。以往常用的人工解釋方法大多依賴于人的經(jīng)驗(yàn)，難以準(zhǔn)確地反映測井資料與地層巖性的非線性映射關(guān)系，識(shí)別精度有限[1]。本文在總結(jié)前人利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行火成巖、沉積巖以及碳酸鹽巖的巖性識(shí)別基礎(chǔ)上，分析巖心和測井參數(shù)對應(yīng)特征的基礎(chǔ)上，從各類巖石中讀取能夠代表巖樣的測井參數(shù)值，確定巖性與測井參數(shù)對應(yīng)關(guān)系[2]，bfLaE0+dduAFt5+U7Gif2TPgj8CKt/JKA539fpxXSP0=利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來對變質(zhì)巖進(jìn)行巖性識(shí)別。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法處理測井解釋的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理單元是與大腦中神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu)相類似的節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)通過不同強(qiáng)度相互連接起來。每個(gè)神經(jīng)元操作時(shí)，都對輸入信號(hào)乘以一個(gè)權(quán)值，再對加權(quán)后的輸入求和。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖性識(shí)別模型是利用巖心分析資料和測井響應(yīng)值，選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練得到識(shí)別巖性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后利用網(wǎng)絡(luò)模型來根據(jù)測井曲線識(shí)別巖性。

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。在現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法中，誤差反向傳播 （Back—Propagation）[3]是目前使用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它因通過網(wǎng)絡(luò)反向傳播誤差而得名。反向傳播由兩步組成：信息前饋和誤差反向傳播。其實(shí)質(zhì)就是調(diào)節(jié)各層的權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)并記憶住學(xué)習(xí)樣本集。訓(xùn)練過程由正向過程（計(jì)算節(jié)點(diǎn)誤差）和反向過程（調(diào)整連接權(quán)值）兩部分組成。本文所用的網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個(gè)隱層和輸出層組成。

選擇一定測井曲線形態(tài)特征，作為輸入向量，并用與此對應(yīng)的巖性作為輸出向量，組成訓(xùn)練對。多個(gè)訓(xùn)練對組成樣本集，建立起一系列與實(shí)際地質(zhì)狀況相對應(yīng)的測井相特征?？梢?，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非線性系統(tǒng)，它可以把具有i個(gè)分量的輸入量（如測井曲線）轉(zhuǎn)換成一個(gè)具有k個(gè)分量的輸出矢量（如巖性）。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練好后，可以用來根據(jù)其他地層信息曲線確定巖性。

應(yīng)用實(shí)例如下。

本次研究選擇了遼河油田幾口取心井的補(bǔ)償中子（CNL）、補(bǔ)償密度（DEN）和（DWSI）4條測井曲線作為研究對象，建立一個(gè)4×4×3的網(wǎng)絡(luò)，輸入為DEN、CNL和DWSI等測井曲線的特征值，輸出為混合花崗巖、混合片麻巖和角閃巖的巖性。

為了驗(yàn)證所建立模型的正確性，選擇了另外6個(gè)已知巖性的樣本作為訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù)，識(shí)別結(jié)果見表2。根據(jù)變質(zhì)巖巖性識(shí)別結(jié)果的統(tǒng)計(jì)可知，樣本實(shí)際巖性與期望輸出值完全一致，準(zhǔn)確率為100%。

2 結(jié)論

由驗(yàn)證結(jié)果分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行變質(zhì)巖測井巖性識(shí)別，方法簡單易操作，準(zhǔn)確率高。相比于其他傳統(tǒng)的巖性識(shí)別方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是以自身特有的樣本學(xué)習(xí)能力獲得識(shí)別模式，從而克服了模糊數(shù)學(xué)法、灰色聚類法和多元統(tǒng)計(jì)法的缺陷。這為測井資料地質(zhì)解釋提供了一個(gè)全新的方法，對于探尋和鑒別含油氣地產(chǎn)的精確性，在油氣資源開發(fā)領(lǐng)域具有實(shí)用意義。

參考文獻(xiàn)

[1]趙杰，李春華.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種巖性識(shí)別方法的研究[J].科學(xué)計(jì)算與信息處理，2009，309：138～140.

[2]于代國，孫建孟，王煥增，等.測井識(shí)別巖性新方法——支持向量機(jī)方法[J].大慶石油地質(zhì)與開發(fā)，2005，24（2）：93-95.

[3]胡守仁.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)[M].國防科技大學(xué)出版社，1994.