【摘 要】
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碳酸盐岩储层常规测井渗透率预测主要依靠物理模型和拟合模型，然而物理模型通常难以获取精准的物理参数，拟合模型难以直接预测非均质性较强的储层。为此，从优化物理模型、拟合模型参数出发，利用改进的粒子群优化算法（IPSO）同时优化物理模型参数及机器学习模型参数，进而提出渗透率预测的自适应模型。以川中北部高石梯—磨溪区块灯影组灯二段储层为研究对象，通过两个实验验证该自适应模型的渗透率预测能力。结果表明：（1
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“致密储层裂缝系统诱发地震异常的机理及其与储层产能的关系”（41874143）资助；
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碳酸盐岩储层常规测井渗透率预测主要依靠物理模型和拟合模型，然而物理模型通常难以获取精准的物理参数，拟合模型难以直接预测非均质性较强的储层。为此，从优化物理模型、拟合模型参数出发，利用改进的粒子群优化算法（IPSO）同时优化物理模型参数及机器学习模型参数，进而提出渗透率预测的自适应模型。以川中北部高石梯—磨溪区块灯影组灯二段储层为研究对象，通过两个实验验证该自适应模型的渗透率预测能力。结果表明：（1）耦合物理模型和机器学习模型能提高模型的预测能力，有效地解决了应用过程中物理模型基础资料不足问题；（2）IPSO算法能更有效地优化物理模型参数和机器学习模型参数，IPSO-XGBoost预测性能更优，具有很强的推广性；（3）通过IPSO算法迭代确定离散岩石类型（DRT）聚类算法中的经验系数更具推广性。该自适应模型可为碳酸盐岩储层渗透率的准确预测提供新思路。
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