【摘 要】
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在驱替实验、导电机理研究、储层参数表征、四性关系等综合研究基础上,分析测井响应大小及其变化规律,开发了基于最优化方法的等效岩性多矿物神经网络数学模型,即模型分析、
【出 处】
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石油大学(北京) 中国石油大学(北京)
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在驱替实验、导电机理研究、储层参数表征、四性关系等综合研究基础上,分析测井响应大小及其变化规律,开发了基于最优化方法的等效岩性多矿物神经网络数学模型,即模型分析、岩相分析、参数分析三模块组成的砾岩储层参数处理方法,实现m、n值的逐点计算.KEe2井区是一个由洪积扇控制的油气藏,发育KEs5与KEs8两大扇体,油藏是典型的单斜油气藏.砾岩储层岩性为砂砾岩,孔隙类型以粒问孔为主,属于低孔(8.5％左右)、低渗(3.6×10<-3>um<2>)的储集层.为一套下粗上细的正旋回沉积,其中油层多分布在高阻块状的扇顶位置(电阻率为30-50Ω.m),自然电位曲线平直,属扇顶亚相沉积.通过对该区的各单井的处理分析和结论检验,可确立多井处理的流程及标准.用最优化的多矿物模型可计算等效岩性体积,但不同井区的测井响应值(样本)会有所不同.
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