魏裕森，韦红术，张俊斌 （中海石油 （中国）有限公司深圳分公司，广东 深圳 518067）

神经网络预测储层粒度在防砂方案设计中的应用

魏裕森，韦红术，张俊斌 （中海石油 （中国）有限公司深圳分公司，广东 深圳 518067）

利用反向传播神经网络 （BPNN），以测井数据和粒度 （筛析）数据为输入，首先建立地层粒度的数据样本，利用神经网络技术对开发井的开发层段进行粒度分布预测，这在一定程度上为防砂方案设计提供了更充分的依据。利用神经网络预测储层粒度在南海A油田开发防砂方案设计中得到了应用，使防砂方式和参数选择进一步优化。

神经网络；粒度；防砂方案；疏松砂岩

在疏松砂岩的开发过程中，常伴随油井出砂问题，为了有效地进行防砂方案的完井设计，最重要的一个关键问题就是摸清地层的粒度分布规律。但取心费用的昂贵和岩心的稀少，给摸清整个储层段的粒度分布带来了很大的困难，同时油藏在纵横向上的各向异性和非均质性也给利用邻井或探井进行防砂方案设计带来了更大的风险。为此，笔者利用反向传播神经网络 （BPNN），将测井数据和粒度 （筛析）数据作为输入训练集以训练网络，然后进行粒度分布预测。这在一定程度上为防砂方案设计提供了更充分的依据，使防砂方式和参数选择进一步全面化。

1 神经网络预测粒度

人工神经网络 （ANN）是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个节点相当于一个神经元，可以记忆 （存储）、处理一定的信息，并与其他节点并行工作。……