【摘 要】
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研究区块开发方式主要以淡水水淹和采出水回注,目前已进入中高含水期。区块地层砂岩颗粒分选性差,储层类型为低-中孔隙度低渗透率,非均质性强。由于储层水淹后电阻率无明显变化,通过常规方法对该区块识别水淹层及水淹级别划分困难较大,针对上述问题需要引入新的方法对该区块重新进行识别水淹层及水淹级别划分。本文先梳理了研究区块的地质概况,深入了解研究区块的储层特征,同时深入分析了区域主要的注水层段以及水资料,重点
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研究区块开发方式主要以淡水水淹和采出水回注,目前已进入中高含水期。区块地层砂岩颗粒分选性差,储层类型为低-中孔隙度低渗透率,非均质性强。由于储层水淹后电阻率无明显变化,通过常规方法对该区块识别水淹层及水淹级别划分困难较大,针对上述问题需要引入新的方法对该区块重新进行识别水淹层及水淹级别划分。本文先梳理了研究区块的地质概况,深入了解研究区块的储层特征,同时深入分析了区域主要的注水层段以及水资料,重点分析了研究区块的水淹井确定了重点研究的层段,为后续的水淹层识别及级别划分提供了有力支持。对比分析了油层水淹井的常规测井及全谱测井响应特征,通过小层对比注水井与水淹邻近井相应层段的物性,电性等方面的响应规律,在此基础上选取水淹与级别划分的敏感参数。本文综合了差分进化与神经网络的各自优点,通过将神经网络权值链接编码输入给差分进化融合形成进化神经网络,形成了基于差分进化的融合算法。建立了基于融合算法的砂砾岩水淹层的定性识别模型与水淹级别划分模型,模型预测水淹层综合准确率达到82%,水淹级别划分综合准确率为84%。在标准融合算法的基础上,加入隔离小生境技术及劣种灭绝机制,在保证准确率的前提下,使得融合算法拥有更高的泛化能力。进一步建立了基于改进融合算法的砂砾岩水淹层的定性识别模型与水淹级别划分模型,模型预测水淹层的综合准确率达到83%,模型水淹级别的综合准确率约84%。通过与传统神经网络模型的精度和稳定性相比,该集成算法的结果表明改进后的分类模型具有更高的精度,并利用建立的水淹层定性识别模型,预测研究区水淹井52口,共656层,水淹层240层、水96层,油层320层,符合率为81.7%;利用建立的水淹层级别划分模型处理强水淹140层,中水淹80层,弱水淹100层,符合率为84.1%,结果表明本文研究的方法在水淹层的识别与级别划分的应用有较好地效果。
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