【摘 要】
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准确地获取储层孔隙结构信息对于复杂油气藏勘探开发非常重要,是进行有效储层分类的的关键依据之一。常用的孔隙结构表征方法主要有两类:一是利用测井资料评价孔隙结构;二是基于物理实验构建评价模型。这两类方法表征孔隙结构的尺度和分辨率上存在较大差异。数据挖掘和深度学习算法在小样本数据建模及预测方面具有较大应用潜力,能够为多尺度数据融合提供新的研究思路和方法。本文首先利用灰色关联分析、主成分分析、因子分析、层
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准确地获取储层孔隙结构信息对于复杂油气藏勘探开发非常重要,是进行有效储层分类的的关键依据之一。常用的孔隙结构表征方法主要有两类:一是利用测井资料评价孔隙结构;二是基于物理实验构建评价模型。这两类方法表征孔隙结构的尺度和分辨率上存在较大差异。数据挖掘和深度学习算法在小样本数据建模及预测方面具有较大应用潜力,能够为多尺度数据融合提供新的研究思路和方法。本文首先利用灰色关联分析、主成分分析、因子分析、层次聚类等数据挖掘算法对压汞孔隙结构数据进行分析,确定储层的主要类型;然后将聚类分析得到的储层类型作为标签样本数据应用于常规测井数据模型,并利用全连接神经网络和卷积神经网络模型进行储层类型预测。研究结果表明,研究区域的储层类型应划分为5类,数据挖掘和深度学习算法可以用于储层类型的预测,在测试集上能达到82.1%的预测精度。将训练模型应用于测试井,得到的预测结果和测井解释反映的储层孔渗特性有着较高的一致性。这为利用岩心分析数据和测井资料进行储层分类评价提供了一种新思路,对于油气分布预测,提高开发产量具有指导意义。
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