【摘 要】
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鄂尔多斯盆地东缘DJ区块上古生界致密砂岩气储层经历了压实压溶、不稳定组分溶蚀等多种成岩作用,现处于晚成岩阶段B期,孔隙度低、渗透性差,非均质性强,储层的测井精细评价和甜点区识别困难。为此,利用露头、岩心薄片以及相关的测试和测井数据,基于层序地层学理论,通过单井和连井综合对比解释方法,划分并构建了研究区的高分辨率层序地层格架。在此基础上,进一步解释了本溪组-石盒子组地层中32个4级层序的沉积相,分析
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鄂尔多斯盆地东缘DJ区块上古生界致密砂岩气储层经历了压实压溶、不稳定组分溶蚀等多种成岩作用,现处于晚成岩阶段B期,孔隙度低、渗透性差,非均质性强,储层的测井精细评价和甜点区识别困难。为此,利用露头、岩心薄片以及相关的测试和测井数据,基于层序地层学理论,通过单井和连井综合对比解释方法,划分并构建了研究区的高分辨率层序地层格架。在此基础上,进一步解释了本溪组-石盒子组地层中32个4级层序的沉积相,分析了其演化特征。利用800余组孔隙度实测数据（640个为训练样本,160个为测试样本）,采用测井参数遍历组合策略,确定了5组32类样本数据集;优选5次交叉验证的4层BP神经网络算法,试验了32类不同样本属性数据集的孔隙度预测模型,研究了致密砂岩孔隙度机器学习预测中的测井参数优选和模型过拟合问题。基于优选的致密砂岩孔隙度模型,解释了主要储层山西组4个层序的孔隙度平面展布特征。最终所获得的主要认识如下:1、基于43口煤层气井和致密砂岩气井资料将区块上古生界本溪组～石盒子组地层划分了14个三级层序。其中:本溪组两个,SQ1～SQ2;太原组2个,SQ3～SQ4;山西组2个,SQ5～SQ6;下石盒子组4个,SQ7～SQ10;上石盒子组2个,SQ11～SQ14。划分了四级层序32个,其中:本溪组4个,PS1～PS4;太原组4个,PS5～PS8;山西组5个,PS9～PS13;下石盒子组10个,PS14～PS23;上石盒子组9个,PS24～PS32。2、研究区本溪组和太原组为障壁泻湖-碳酸盐台地复合体系,山西组为三角洲体系,石盒子组为河流体系。本区致密砂岩气主要储层层段山2段（PS9～PS11）呈完整海侵/海退旋回,水进-水退层序的厚度相当,水进和水退都较为缓慢,且幅度不大,水下分支河道、河口坝和席状砂相较为发育。山1段（PS12～PS13）同样发育完整海侵/海退旋回,呈现快速水进、快速水退的特征。水进层序厚度较大,但粒度偏细,以三角洲前缘分流间湾或前三角洲泥岩沉积为主。3、参数遍历和交叉验证联合可以有效解决DJ区块孔隙度机器学习模型中的参数优选策略和过拟合问题。对于致密砂岩BP神经网络孔隙度预测模型,测井曲线参数的选取和组合较为关键。孔隙度预测精度与训练数据的属性个数呈正相关关系,随着属性参数组合个数的增加,BPNN模型精度提高;表征不同岩性和物性特征的测井参数组合在孔隙度预测误差水平上存在显著差异,32个模型中相对误差最大为38%,最小为24%,差异最大达14%以上。声波时差、补偿中子、自然伽玛等4类常规测井参数曲线作为样本属性输入时,呈明显的正效应。全参数模型预测精度最高。
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