碳酸盐岩储层成像测井相分析方法及应用

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碳酸盐岩储层作为我国石油勘探的重要组成部分,目前已成为勘探研究的重点,而碳酸盐岩储层特征复杂,对于其沉积、构造的研究除了岩心、薄片等基础资料外,成像测井资料解释变得尤为重要。而利用成像测井进行沉积、构造分析,由于成像测井分辨率高、测量井段较长等原因,采用人工方式对图像进行识别和解释工作量极大,并且提取结果受人为因素影响较大,随着人工智能技术的发展,利用计算机对成像测井资料进行自动解释成为未来测井发展趋势。本文对塔里木盆地、鄂尔多斯盆地和四川盆地碳酸盐岩储层成像测井相进行研究与总结,建立了一套适用于我国大部分碳酸盐岩储层的成像测井相识别图版,利用JAVA语言以CIFLog软件为平台实现对成像测井相特征及相模式的提取,形成适用于计算机深度学习的碳酸盐岩储层成像测井相模式数据库,本文采用卷积神经网络CNN实现对成像测井相模式数据的深度学习,并应用于四川盆地合川-潼南地区长兴、茅口、栖霞、龙王庙及灯影组的碳酸盐岩储层,经对比验证,识别准确率达84%,具有一定的应用价值。
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