一种浅海重力流水道储层孔隙度预测方法

本发明涉及油气勘探与开发技术领域，更具体地，涉及一种浅海重力流水道储层孔隙度预测方法，其包括以下步骤：S1：确定目标研究区；S2：收集目标研究区储层的测井曲线数据；S3：将密度、声波、电阻率、伽马和中子孔隙度的测井曲线作为输入，将实测岩心孔隙度作为输出，构建和训练深度前馈神经网络模型；S4：利用深度前馈神经网络模型预测储层孔隙度。本发明克服了现有技术难以准确地预测浅海重力流水道储层的孔隙度的不足，利用测井曲线数据构建和训练深度前馈神经网络模型，建立测井曲线与孔隙度之间的非线性映射关系，可以利用该模型针对测井曲线精确地预测储层孔隙度，并且本发明适用于各种类型的储层孔隙度的预测。