基于BP神经网络算法识别苏里格气田致密砂岩储层岩性

赵忠军，黄强东，石林辉，王宪文，单敬福

（1．中国石油长庆油田分公司苏里格气田研究中心，陕西 西安710018；2．低渗透油气田勘探开发国家工程实验室，陕西 西安710018；3．长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室，湖北 武汉430100）

0 引 言

苏里格气田平面上显示为近南北向的条带状岩性圈闭气藏，主力含气层段为二叠系下石盒子组盒8段和山西组山1段。研究区位于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡西部，岩性类型主要包括石英砂岩、岩屑石英砂岩和岩屑砂岩，属河流相－三角洲砂岩储层。作为苏里格气田的主力产气层，盒8段和山1段目前大部分尚处于开发评价阶段［1－2］。目的层段砂岩颗粒磨圆度中等，多呈次圆状，其次为次圆－次棱角状，具有中等的结构成熟度。杂基含量较低，以颗粒支撑为主，接触方式以点接触和点－线状接触为主，偶见杂基支撑结构，杂基含量也反映出有较高的结构成熟度。根据研究区取心井薄片资料分析统计，石英含量自西向东逐渐减少，岩屑含量则逐渐增多，这种变化规律在盒8段储层中表现尤为突出。苏西至苏东，盒8段储层石英含量由90．8%减少至79．1%；岩屑含量则有9．2%增至20．7%［3－9］。以往在岩性识别过程中，常规的测井识别方法岩性识别率偏低，为了提高岩性识别精度，本文提出了通过BP神经网络预测算进行岩性预测，取得了很好的效果。

1 岩心标定优选岩性敏感曲线

以薄片鉴定资料确定的地层岩性为基础，分别将自然伽马（GR）、补偿中子（CNL）和光电吸收截面指数（Pe）测井值进行相关性分析，以优选对岩性敏感的测井曲线。……