摘要：青海乌南油田上油砂山组（N2^2）和下油砂山组（N2^1）储集层平均孔隙度分别为13.0%和13.6%,平均渗透分别为3.88×10^3μm^2和2.93×10^3μm^2,属于低孔、低渗油田。在低孔、低渗储层,由于油气储层中测井资料受储层岩性、地层水性质和储层物性等影响较大,造成含油气储层测井曲线异常特征不明显,单一应用测井资料识别油、气、水层困难。应用BP神经网络技术对乌南油田低孔、低渗储层的测井资料与录井资料进行综合处理,利用测井信息的丰富性和高分辨率的优势与录井资料识别油、气、水层的直观准确性互相结合对低孔、低渗储层进行油气识别。

关键词：测井 气测录井 地化录井 bp神经网络 低孔 

单位：山东科技大学地球信息科学与工程学院; 山东青岛266510; 中国石油大学地球资源与信息学院; 山东东营257061; 中国石油青海油田分公司; 甘肃敦煌736202; 中国石化胜利油田有限公司测井二公司; 山东东营257062