【摘 要】
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为了准确识别水淹层、确定储集层的水淹程度,引入数据挖掘技术,结合水淹层评价领域的相关知识,从＂领域驱动＂的角度建立高效预测储集层水淹程度的模型。结合研究区块沉积相带特
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学（北京）地球探测与信息技术北京市重点实验室,中国石油大学（北京）计算机科学与技术系,长庆油田公司勘探开发研究院
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为了准确识别水淹层、确定储集层的水淹程度,引入数据挖掘技术,结合水淹层评价领域的相关知识,从＂领域驱动＂的角度建立高效预测储集层水淹程度的模型。结合研究区块沉积相带特征,综合运用聚类分析、关联规则和决策树等方法,对水淹层的测井数据及储集层衍生参数进行分沉积微相、分参数组合挖掘,分别获得预测整个研究区块和各小层水淹层的模型;并给出挖掘参数对油层水淹情况敏感程度的大小关系,证实不同沉积微相对水淹情况敏感的参数不同。将所得预测模型程序化之后,对研究区180口老井水淹层进行复查、对10口新井水淹层进行预测,其结果
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