利用人工神經網絡模型估計Bakken組的巖石彈性性能

巖石彈性性能（包括楊氏模量和泊松比）是設計水力壓裂幾何形態、估算水力裂縫體積、出砂預測和礫石充填設計等諸多應用中所需要的主要參數。通常，由于聲波速度和密度與巖石剛度的內在關系，彈性性能是由聲波和密度測井來估計的，然后依據在某些深度采集的巖心數據進行校準。不過，存在一些缺點，包括不具有普遍適用性，而且在許多情況下，無法獲得高質量的巖心來進行校準。

研究采用人工神經網絡來估計Bakken組的彈性性能。共使用了240個巖心樣品，這些樣品來自Bakken組上、中、下部的8口井。主要參數為體積密度、縱波和橫波速度以及孔隙度。結果表明，優化后的神經網絡模型能夠較好地預測巖石彈性性能。