基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法

摘要

本发明提供一种基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法，该基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法包括利用井旁的地震属性数据确定神经网络上各节点之间的权系数和节点上的阀值；以及利用得到的各节点之间的该权系数和节点上的该阀值，进行整个工区的储层参数定量预测及油气分布预测。该基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法避免了对数量较大的地震属性进行分析，减少了因参与分析的地震属性数目众多带来的多解性，也从多个方面综合预测剩余油的分布特征，提高了剩余油分布特征的预测精度。