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基于多层感知器的低渗透储层产能级别快速预测——以鄂尔多斯盆地白豹—南梁地区长3、4+5储层为例

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要/Abstract


摘要: 为了快速预测鄂尔多斯盆地白豹—南梁地区长3、4+5低渗透储层的产能级别并明确主控因素,基于42口井76层的常规测井曲线、测井解释砂体结构、试油结果及相关沉积研究成果,建立主要测井参数与产能级别的配置关系,利用相关性较高的测井参数和砂体结构,通过多层感知器网络分析方法,构建低渗透储层产能级别的预测模型,并确定出各测井参数与低渗透储层产能级别相关程度的大小次序为:砂体结构>电阻率>密度>自然伽马>声波时差>中子.应用确定的多层感知器模型对研究区78口井2341层的产能级别进行预测,解释出Ⅰ类储层109层、Ⅱ类储层194层、Ⅲ类储层2038层;Ⅰ类、Ⅱ类储层以块状砂岩为主,约占81%、68%,电阻率、孔隙度较高;Ⅲ类储层则以互层状为主,达到85.7%,电阻率、孔隙度相对较低.规模应用结果表明,方法预测结论与试油结果具有较高的吻合度,正确率达到82.6%,判断失误的储层均是相邻级别,没有出现跳级现象.通过多层感知器网络分析方法,协同测井-地质信息,可以快速、有效地评价预测低渗透储层产能级别,能为有利建产目标优选及开发方案调整提供可靠依据.对其他盆地低渗透-超低渗透储层产能评价亦具有较好的参考和借鉴意义.


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