基于人工神经网络的储层参数预测研究的任务书任务书1.研究目的和背景石油工业是国民经济发展的重要支柱，储层参数是石油勘探开发的重要参数之一。传统的储层参数预测方法主要基于物理实验和统计分析，存在数据获取难、精度不高等缺点。而人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）作为一种非线性模型，具有应用广泛和高精度的特点，已经在储层参数预测中得到了广泛的应用。因此，本研究旨在基于人工神经网络，建立储层参数预测模型，提高预测精度和数据获取效率。2.研究内容和方法（1）收集整理储层参数的相关数据，包括渗透率、孔隙度、饱和度等指标。（2）建立基于人工神经网络的储层参数预测模型，采用反向传播算法训练神经网络模型，并优化网络结构和参数，以提高模型的预测精度。（3）利用已有的数据对模型进行测试和验证，评估模型的性能。（4）对比分析人工神经网络和传统预测模型的优缺点，探讨人工神经网络模型在储层参数预测中的应用前景。3.研究计划本研究总计时长半年，按照以下步骤进行：（1）1-2周，收集整理储层参数的相关数据，做好数据预处理的准备工作。（2）2-4周，建立人工神经网络模型，采用反向传播算法进行训练，优化网络结构和参数。（3）4-5周，利用已有的数据对模型进行测试和验证，评估模型的性能。（4）5-6周，对比分析人工神经网络和传统预测模型的优缺点，探讨人工神经网络模型在储层参数预测中的应用前景。（5）6周，撰写研究报告。4.预期成果（1）建立了基于人工神经网络的储层参数预测模型，提高了预测精度和数据获取效率。（2）对比分析人工神经网络和传统预测模型的优缺点，探讨了人工神经网络模型在储层参数预测中的应用前景。（3）撰写了一篇研究报告，总结了研究过程和结果，为储层参数预测提供了有益的参考。