利用BP人工神经网络建立油气水层解释模型

利用ＢＰ人工神经网络误差反传播算法，开发了录井神经网络解释软件，通过对焉耆盆地勘探至今的已试油层的原始资料的学习、训练，建立了焉耆盆地神经网络储层解释模型，运用该模型可圆满地解决储层流体类型（凝析油气层、油气层、油层、气层、油水同层、水层和干层）的划分和识别，使得综合利用气测、地化、测井等原始资料识别储层流体类型，实现计算机处理自动化。其精度及解释效果均令人满意，该方法值得推广应用。