【摘 要】
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针对准噶尔盆地永进油田超深层、特低渗储层渗滤能力差,传统的储层分类评价难以细分界限的特点,引入毛管曲线分形维法和BP神经网络方法。储层岩石的孔隙结构是一种分形结构,
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针对准噶尔盆地永进油田超深层、特低渗储层渗滤能力差,传统的储层分类评价难以细分界限的特点,引入毛管曲线分形维法和BP神经网络方法。储层岩石的孔隙结构是一种分形结构,可以用分形维数来定量描述其复杂程度。通过建立毛管压力曲线和孔隙大小分布的分形几何模型,计算了孔隙结构的分形维数,定量描述孔隙结构的复杂程度;用BP神经网络方法,经过反复实验和分析,输入5个节点数,即分形维和四条测井曲线系列(包括自然伽马、声波时差、深侧向和浅侧向电阻率),输出1个节点数,即一条深度连续的分形维曲线。网络预测值与实验值精度基本一致,根据上述方法原则求取了各井的分形维曲线,用以储层的精细分类及有效性评价。
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