【摘 要】
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渗透率是储层评价的重要参数,对其的准确求取对储层评价起着至关重要的作用。目前计算渗透率的方法虽有很多种但至今没有通用的公式。因此,如何求准渗透率,对现今油气勘探与开发是非常重要的。也是现在面临的一个难题。本论文以乍得Bongor盆地P组的常规测井数据、核磁测井数据、全岩矿物分析数据为基础,系统分析了乍得Bongor盆地P组储层的测井响应特征,依据目标储层的测井响应特征以及多元回归,支持向量机和BP
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渗透率是储层评价的重要参数,对其的准确求取对储层评价起着至关重要的作用。目前计算渗透率的方法虽有很多种但至今没有通用的公式。因此,如何求准渗透率,对现今油气勘探与开发是非常重要的。也是现在面临的一个难题。本论文以乍得Bongor盆地P组的常规测井数据、核磁测井数据、全岩矿物分析数据为基础,系统分析了乍得Bongor盆地P组储层的测井响应特征,依据目标储层的测井响应特征以及多元回归,支持向量机和BP神经网络法,建立定性分析乍得Bongor盆地P组储层的渗透率方法以及定量计算储层渗透率的模型。通过论文研究,明确了影响储层渗透率的主控因素为孔隙度和泥质含量。利用目标储层的伽马、密度、中子、电阻率,核磁共振等测井响应特征。在测井响应基础上,准确求取目标储层的孔隙度和泥质含量。并利用求取的孔隙度和泥质含量建立渗透率模型。由于目标储层溶孔发育在建模过程中首先利用支持向量机将目标储层渗透率分为两类,其次利用多元回归和BP神经网络对储层渗透率进行对比,并比较这两种方法计算渗透率的精度。本文通过对实际测井资料处理结果以及与岩心数据对比所得,BP神经网络建立的模型的准确率更高优于多元回归所建立的模型可满足储层评价的需要。
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