胡嘉良，高玉超，余繼峰，盧 磊，張鴻君，楊子群

(1.山東科技大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,山東 青島 266590；2.兗礦東華建設(shè)有限公司 地礦建設(shè)分公司,山東 鄒城 273500)

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基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非常規(guī)儲層巖性識別研究

胡嘉良1，高玉超2，余繼峰1，盧 磊1，張鴻君1，楊子群1

(1.山東科技大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,山東 青島 266590；2.兗礦東華建設(shè)有限公司 地礦建設(shè)分公司,山東 鄒城 273500)

巖性識別一直是儲層測井解釋的關(guān)鍵問題和難點之一。針對常規(guī)測井巖性識別準(zhǔn)確率不高的狀況，在分析測井資料的基礎(chǔ)上，以Matlab為平臺研究了基于主成分分析的PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以濟陽坳陷非常規(guī)儲層實際測井資料為樣本，通過設(shè)計算法步驟進行了實驗仿真。由仿真結(jié)果得出非常規(guī)儲層巖性識別率為95.8%，高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效提高了識別率和運行速度。經(jīng)過對濟陽坳陷鉆井的巖性識別表明，該巖性識別方法可行并具有實用價值。

非常規(guī)儲層；濟陽坳陷；巖性識別；主成分分析；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

近年來，隨著我國油氣供求矛盾突出以及常規(guī)油氣資源不斷減少，非常規(guī)油氣的勘探與開發(fā)逐漸受到重視，而非常規(guī)油氣儲層具有儲層結(jié)構(gòu)復(fù)雜、滲透性異常、埋藏較深、勘探開發(fā)難度較大的特點，這對油氣勘探開發(fā)技術(shù)提出了更高的要求[1]。精確高效的測井資料巖性識別技術(shù)能為油氣資源勘探開發(fā)提供有力保障。隨著油氣勘探技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為測井巖性識別的重要手段之一，一些經(jīng)過優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測井巖性識別中取得了較好效果。周成當(dāng)[2]提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合貝葉斯統(tǒng)計模式的巖性識別模型，并驗證了該方法的可行性；范訓(xùn)禮等[3]應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對塔里木油田某取芯井的測井資料進行了泥巖、砂巖和灰?guī)r的巖性識別，證實了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖性識別中的有效性；金明霞等[4]利用快速BP算法訓(xùn)練了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對某地區(qū)的測井資料進行巖性識別，取得了相當(dāng)好的效果；羅德江等[5]考慮到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，結(jié)合小波變換，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到致密砂巖儲層參數(shù)的預(yù)測中，較為準(zhǔn)確地預(yù)測儲層孔隙度，為儲層參數(shù)預(yù)測提供了新思路；懷海寧等[6]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鎮(zhèn)原區(qū)塊儲層的物性參數(shù)進行了預(yù)測，又一次證實了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測井參數(shù)預(yù)測應(yīng)用中的優(yōu)勢和潛力；張國英等[7]將主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了基于主成分分析的BP網(wǎng)絡(luò)儲層巖性識別模型，并證實了該模型的優(yōu)越性能。

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一種較為常用的多變量統(tǒng)計方法，將多個變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)的幾個主成分，將原始數(shù)據(jù)簡化，起到了降維的效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已較為廣泛地應(yīng)用于目標(biāo)分類與預(yù)測識別。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷與不足，防止BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于前端輸入太多的樣本特征量，造成訓(xùn)練速度與效率降低，甚至不收斂的情況，結(jié)合主成分分析對輸入的樣本進行降維[8]。基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合二者的優(yōu)點，使網(wǎng)絡(luò)性能更高。該方法降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，減少了運行時間，提高了計算精度[9-12]。

1 理論與方法簡介

1.1 主成分分析原理

主成分分析方法的計算步驟[14-15]：

2)計算變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣R，R=XX′(N-1)-1；

3)計算R的特征值λj及其對應(yīng)的特征向量μj(j=1,2,…,p)；

4)計算主成分累計貢獻率，確定m(m

通常以大于85%的累計貢獻率來確定m的取值;

5)取前m個主成分并計算各個樣品在主成分上的得分，第i個樣品的第j個主成分為：Fij=μijx1i+μ2jx2i+…+μpjxpi，(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)；

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)，它既有信號的前向傳遞又有誤差的反向傳遞，網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為輸入層、隱層和輸出層。在信號前向傳遞過程中，輸入信號從輸入層經(jīng)過隱層傳輸?shù)捷敵鰧?，進行逐層處理，每一層的神經(jīng)元信號只能傳遞到下一層神經(jīng)元；如果輸出層的輸出結(jié)果未達(dá)到事先給定的期望輸出，則誤差轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)誤差的大小調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)能夠收斂到較小的均方誤差，從而使預(yù)測輸出不斷逼近期望輸出。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程使得網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并儲存了輸入和輸出變量之間的映射關(guān)系。

BP網(wǎng)絡(luò)用于測井巖性識別的基本原理是：應(yīng)用參數(shù)井的測井信息與相應(yīng)巖層參數(shù)值對網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使其獲得判別井徑、自然伽瑪、自然電位、聲波時差等參數(shù)經(jīng)驗，以及對預(yù)測參數(shù)的傾向性認(rèn)識。當(dāng)對未知巖性的井段測井參數(shù)進行巖性識別時，網(wǎng)絡(luò)將利用已形成的映射關(guān)系，再現(xiàn)專家經(jīng)驗，實現(xiàn)定性與定量的有效結(jié)合，保證巖性識別、分層的結(jié)果的客觀與準(zhǔn)確。

1.3 PCA-BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及識別步驟

PCA-BP網(wǎng)絡(luò)由兩部分構(gòu)成：一是主成分分析；二是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 PCA-BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Fig.1 PCA-BP network structure

識別步驟：

1) 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)主成分分析。合理選擇訓(xùn)練樣本測井參數(shù)，并進行標(biāo)準(zhǔn)化。求取標(biāo)準(zhǔn)化后樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣，計算相關(guān)矩陣的特征值和特征向量。選取累積貢獻率大于85%的前m個特征值及其對應(yīng)的特征向量，并計算出前m個主成分的得分。

2) 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立識別模型。以第一步得到的前m個主成分的得分為學(xué)習(xí)樣本，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。

3) 網(wǎng)絡(luò)測試。按照第一步和第二步的方法，取測試樣本測井參數(shù)數(shù)據(jù)，進行主成分分析并將測試樣本測井參數(shù)的主成分得分輸入已經(jīng)建立好的PCA-BP網(wǎng)絡(luò)模型中，網(wǎng)絡(luò)模型按照已有學(xué)習(xí)經(jīng)驗對測試樣本進行巖性識別。

2 PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及訓(xùn)練

2.1 樣本參數(shù)PCA處理

考慮到建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)具有合理性與泛化能力，樣本的選擇尤為重要。應(yīng)充分考慮巖性類別與測井物性參數(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和特定的區(qū)域地質(zhì)背景，選取標(biāo)準(zhǔn)的巖性樣本。以濟陽坳陷渤93鉆測井?dāng)?shù)據(jù)為研究對象，選擇能夠敏感映射該區(qū)非常規(guī)儲層巖性的測井參數(shù)值，即井徑(CAL)、自然電位(SP)、聲波時差(AC)、補償中子(CNL)、地層真電阻率(RT)和自然伽瑪(GR)，用于分析識別泥巖、碳質(zhì)泥巖、煤層及細(xì)砂巖的巖性類型。

圖2 測井參數(shù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)

Fig.2 Pearson correlation coefficient of log parameters

一般不同測井參數(shù)間的數(shù)值大小相差較大，為了消除測井?dāng)?shù)據(jù)在量綱與數(shù)量級上存在的差異，首先將測井?dāng)?shù)據(jù)進行歸一化處理。處理后的測井?dāng)?shù)據(jù)沒有量綱并且其數(shù)值在[0,1]范圍內(nèi)變化。采用最常用的極值歸一化方法，公式為：Zij=(Xij-Xij min)(Xij max-Xij min)-1，其中：i=1,2,…,n；j=1,2,…,p；Zij為歸一化后的數(shù)據(jù)；Xij為原始數(shù)據(jù)；Xij max、Xij min分別為某曲線的最大值、最小值。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)越多，模型的泛化能力越好。選取160個樣本數(shù)據(jù)，將樣本數(shù)據(jù)的70%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，15%作為驗證數(shù)據(jù)，15%作為測試數(shù)據(jù)。將歸一化后的樣本測井?dāng)?shù)據(jù)，先進行相關(guān)性檢測再進行主成分分析。

由測井參數(shù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(圖2)可見，除地層真電阻率(RT)以外的測井參數(shù)間呈正相關(guān)或弱的正相關(guān)，地層真電阻率(RT)與其余測井參數(shù)呈強的負(fù)相關(guān)。所以需要對測井參數(shù)進行主成分分析以降維減小數(shù)據(jù)的冗余度。

表1、2、3及圖3、4為測井?dāng)?shù)據(jù)主成分分析后的部分結(jié)果。由表1及圖3可見，前三個主成分的累積貢獻率已達(dá)到93.6%，因此前3個主成分基本代表原有信息，后幾個主成分的貢獻率很小，可以將其忽略。由表2可見，PCA1主要反映測井參數(shù)CNL、AC和RT對測井巖性的綜合影響，PCA2反映測井參數(shù)GR、SP和CAL對測井巖性的綜合影響，PCA3主要反映SP、GR和RT對測井巖性的綜合影響。

表1 各主成分的特征值及貢獻率

Tab.1 Characteristic values of the principal component and the contribution rate

特征值差值貢獻率/%累積貢獻率/%第一主成分3.99093.050566.515866.5158第二主成分0.94040.255415.673982.1897第三主成分0.68500.481211.417093.6067第四主成分0.20380.06893.397497.0041第五主成分0.13490.09002.248399.2524第六主成分0.04490.7476100

表2 主成分系數(shù)

Tab.2 Coefficient of principal component

標(biāo)準(zhǔn)化變量PCA1PCA2PCA3CAL0.39110.61370.0698SP0.3746-0.5274-0.4466GR0.2964-0.37630.8661RT-0.44020.28180.2099CNL0.45660.3437-0.0281AC0.46550.0778-0.0247

表3 部分原始樣本及其主成分得分?jǐn)?shù)據(jù)

Tab.3 Part of the original sample data and principal component score data

編號測井原始數(shù)據(jù)CALSPGRRTCNLAC主成分得分PCA1PCA2PCA3錄井巖性126.96650.2598.1219.76917.241222.9970.80351.61820.0910泥巖226.96650.2478.2949.36217.472222.9970.89841.56190.1844泥巖326.96750.2478.7578.86217.748224.4871.09921.42540.4579泥巖426.96750.2478.9328.39317.923221.7791.14541.35130.5517泥巖526.40049.668.05712.39418.42213.9720.32251.73930.2063細(xì)砂巖626.29749.678.26212.25517.716217.0750.35981.60590.3285細(xì)砂巖726.33349.5158.43611.92817.026220.1970.42241.53070.4426細(xì)砂巖826.37349.6248.32511.65116.693222.660.45761.53120.3491細(xì)砂巖922.61852.6548.21111.3239.248206.795-0.9492-0.4419-0.0962煤層1022.54652.8088.17111.0239.328207.802-0.9057-0.4788-0.1537煤層1122.44352.9378.36510.7169.196208.844-0.8353-0.6016-0.0582煤層1222.29553.0668.22610.3988.94210.221-0.8503-0.6521-0.1791煤層1322.59152.8616.9315.66811.711207.013-1.40740.3049-0.7634碳質(zhì)泥巖1422.60552.756.62816.39712.424212.943-1.37430.5145-0.9246碳質(zhì)泥巖1522.52852.7126.39617.10312.728214.899-1.44550.6289-1.0455碳質(zhì)泥巖1622.33452.4875.76816.52111.986207.801-1.78250.6671-1.4504碳質(zhì)泥巖

圖3 貢獻率直方圖

Fig.3 Histogram contribution rate

圖4 主成分得分的散點圖

Fig.4 Principal component scores scatterplot

2.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及性能

構(gòu)建由3層神經(jīng)元組成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。輸入層為訓(xùn)練樣本的前3個主成分得分，輸出層是測井識別目標(biāo)值，由4個神經(jīng)元組成，即4種非常規(guī)儲層巖性(泥巖、碳質(zhì)泥巖、煤層和細(xì)砂巖)。隱層神經(jīng)元個數(shù)的確定采用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)增長型方法，在建立網(wǎng)絡(luò)時，由于隱層神經(jīng)元激活函數(shù)采用了S型函數(shù)，輸出層的各個神經(jīng)元輸出只能無限接近1和0，而不能夠達(dá)到1和0，因此在對各訓(xùn)練樣本的期望值進行編碼時，設(shè)置為0.99和0.01。對網(wǎng)絡(luò)期望輸出編碼如表4。

表4 網(wǎng)絡(luò)輸出編碼

Tab.4 Network output encoding

巖性期望輸出泥巖[0.99,0.01,0.01,0.01]細(xì)砂巖[0.01,0.99,0.01,0.01]煤[0.01,0.01,0.99,0.01]碳質(zhì)泥巖[0.01,0.01,0.01,0.99]

將主成分得分送入BP網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，選取f(x)=(1+e-x)-1為激活函數(shù)，初始步長為1，動量因子α=0.6，最大迭代次數(shù)為500次，目標(biāo)誤差ε=0.01，學(xué)習(xí)率為0.01，隱含層節(jié)點數(shù)為30個。采用Matlab2012b平臺，將訓(xùn)練樣本輸入計算機程序，對網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果如下：

1)ROC曲線

圖5 ROC曲線圖

Fig.5 ROC plot

圖5受試者特征曲線(Receiver Operating Characteristic Curve，簡稱ROC曲線)，橫軸為虛報概率即錯誤的判斷率，縱軸為擊中概率即正確的判斷率；ROC曲線下方面積(Area Under the ROC，簡稱AUC)在1.0和0.5之間。AUC越接近0.5說明識別準(zhǔn)確性越差，AUC越接近于1說明識別準(zhǔn)確性越好。圖5中顯示繪制的曲線都遠(yuǎn)離斜45°直線，AUC都大于0.9，說明PCA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的識別能力較好。

2)混淆矩陣

采用混淆矩陣(圖6)對識別結(jié)果加以說明，矩陣的列分別表示某種巖性實際類別，行表示識別結(jié)果。矩陣對角線上的數(shù)據(jù)代表被正確分類的樣本個數(shù)，非對角線上的數(shù)據(jù)代表被混分的樣本個數(shù)；從圖看出，泥巖、細(xì)砂巖、煤層、碳質(zhì)泥巖被正確識別的樣本個數(shù)分別為57、62、16和20。以“1”所代表的“泥巖”為例，第1行中的“57”代表有57個樣本被識別為泥巖，“2”代表有2個細(xì)砂巖樣本被混淆識別為泥巖。即在識別結(jié)果中有被正確識別為泥巖的57個樣本和被錯誤識別的2個樣本，其識別結(jié)果的符合率(被正確識別樣本數(shù)占該類別識別結(jié)果總樣本數(shù)的比)為96.6%，第1列代表實際有60個泥巖樣本，其中3個被誤判為細(xì)砂巖，其識別結(jié)果的正確率(被正確識別樣本數(shù)占該類別實際樣本數(shù)的比)為95%。細(xì)砂巖的識別結(jié)果符合率為95.4%、煤層為100%、碳質(zhì)泥巖為100%、總學(xué)習(xí)結(jié)果符合率為96.9%。泥巖和細(xì)砂巖出現(xiàn)混淆，識別符合率較低，這是因為泥巖與細(xì)砂巖巖性特征相近，不利于識別。

3)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂圖

由Matlab程序仿真得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂圖(圖7)，隨著訓(xùn)練步數(shù)的增加，均方誤差越來越小，訓(xùn)練曲線距離目標(biāo)誤差越來越接近，當(dāng)訓(xùn)練曲線與目標(biāo)誤差曲線相交時，本次訓(xùn)練收斂。PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳表現(xiàn)性能在訓(xùn)練步長為9步，均方誤差為0.052 097時取得。

4)線性回歸分析圖

把所有數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù))放到一個數(shù)據(jù)集中，通過網(wǎng)絡(luò)輸出和期望輸出進行線性回歸分析，分析結(jié)果如圖8所示：所有數(shù)據(jù)的輸出相對于期望值都有較好的跟蹤，相應(yīng)的R值都達(dá)到0.8以上，網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)效果較好。

注：1—泥巖，2—細(xì)砂巖，3—煤層，4—碳質(zhì)泥巖

圖6 混淆矩陣圖

Fig.6 Confusion matrix

圖7 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂圖

Fig.7 Network training convergence map

圖8 線性回歸結(jié)果圖

Fig.8 Linear regression results

表5 PCA-BP網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果比較

Tab.5 Recognition results compared to BP neural network

網(wǎng)絡(luò)類型收斂步長識別率/%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1583.3PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)995.8

2.3 網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果對比

測試數(shù)據(jù)用于驗證網(wǎng)絡(luò)的識別率，由24個測試數(shù)據(jù)的識別結(jié)果發(fā)現(xiàn)，PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有1個數(shù)據(jù)識別錯誤，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有4個數(shù)據(jù)識別錯誤。

綜合對比(表5)發(fā)現(xiàn)：PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂步長為9，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為15，說明PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂性好，效率更高；PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別率為95.8%，高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的83.3%，說明PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別精度更高。

3 應(yīng)用實例

應(yīng)用以上建立的PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，另取濟陽坳陷渤93鉆井2 850～2 943 m的測井?dāng)?shù)據(jù)為待識別樣本，將樣本送入已經(jīng)訓(xùn)練好的PCA-BP網(wǎng)絡(luò)巖性識別模型中進行識別，識別結(jié)果如圖9所示。從圖9中可以看出，PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果與錄井巖性吻合，尤其是2 875～2 883 m泥巖段識別的結(jié)果更加精細(xì)，在2 884.5～2 886.5 m段識別出了煤夾層。

圖9 渤93鉆井2 850～2 943 m巖性識別結(jié)果

Fig.9 Wells Bo93 2 850-2 943 m lithology identification results

4 結(jié)論

利用主成分分析法對濟陽坳陷測井樣本參數(shù)進行優(yōu)化，減少了輸入維數(shù)，消除了各變量之間的自相關(guān)性，簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。以濟陽坳陷測井?dāng)?shù)據(jù)為研究對象建立的PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的收斂步長為9，低于BP網(wǎng)絡(luò)的15，顯示出更好的收斂性，PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行效率較高；PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別準(zhǔn)確率為95.8%,高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的83.3%。在同一口井中，利用取芯段測井參數(shù)建立PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對未取芯段進行巖性識別。PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)濟高效的測井資料地質(zhì)解釋方法，可以作為非常規(guī)油氣資源開發(fā)領(lǐng)域中實用的技術(shù)手段。

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(責(zé)任編輯：高麗華)

Lithology Identification of Unconventional Reservoirs Based on PCA-BP Neural Network

HU Jialiang1,GAO Yuchao2,YU Jifeng1,LU Lei1,ZHANG Hongjun1,YANG Ziqun1

(1.College of Earth Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266590,China;2.Geological Mining Construction Branch,Donghua Construction Co.,Ltd of Yankuang Group,Zoucheng,Shandong,273500,China)

Lithology identification has been the key and difficult point of reservoir logging interpretation.Considering the low accuracy of conventional lithology identification methods,the BP neural network based on improved principal component analysis (PCA) was studied on the basis of logging data analysis and with Matlab as the platform.The actual logging data of unconventional reservoir in Jiyang sag was taken as sample,on which experiment simulation was performed by designing algorithm.The simulation results show that with the unconventional reservoir lithology identification rate of 95.8%,which is higher than BP neural network,PCA-BP neural network is effective to improve the identification rate and speed.The logging lithology identification in Jiyang sag proves that this lithology identification method is feasible and has practical values.

unconventional reservoirs;Jiyang sag;lithology identification;principal component analysis;BP neural network

2016-02-21

國家自然科學(xué)基金項目(41472092)

胡嘉良(1989—)，男，山東曲阜人，碩士研究生，主要從事地質(zhì)工程等方面研究.E-mail：jialhu@126.com 余繼峰(1964—)，男，安徽蕭縣人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事能源盆地分析、測井地質(zhì)定量解釋、旋回地層學(xué)等方面研究，本文通信作者.E-mail：yujifeng05@163.com

P631

A

1672-3767(2016)05-0009-08