论文部分内容阅读
在石油勘探开发中,低渗透储层具有较大数量的储量,是未来石油增储上产的重要领域之一,低渗透油藏开发研究的重点是油藏中裂缝系统的发育及其分布情况。随着石油勘探技术的不断提高,多源地学数据呈现快速增长的趋势,地层信息不断增加的同时,储层裂缝定量分布预测的方法也是多种多样,但是这些方法零散而不系统,通用性较差。所以低渗透储层裂缝定量分布预测研究成了地质学研究中的重要课题。 论文总结了GIS理论及人工神经网络技术的优势,将二者相结合进行低渗透储层裂缝的综合预测与可视化。论文以杏河长6-1层数据为基础,通过样本试验,构建BP人工神经网络,通过分形维、砂地比和破裂率三个因素的综合分析,计算出研究层的裂缝发育与分布,并与单因素预测结果进行对比。然后在ArcGIS平台下,通过二次开发,对裂缝分布进行三维可视化。 研究结果表明,BP人工神经网络可以较好地综合多因素的评价结果,而通过GIS进行二次开发可实现裂缝的可视化,编程简单,灵活,易于实现,有较强的应用潜力。