【摘 要】
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油气储层产能的预测是油气勘探开发领域的一项基本任务,而实现产能的定性和定量预测仍处于初级阶段.目前通过测井数据预测储层产能,尚未形成一套成熟的评价方法.本文针对储层评价面临的数据源多、点散、面广的特点和技术特征,基于中海油智能油田建设的行业背景,提出了一套有别于传统的基于孔隙度、渗透率、饱和度、含油面积等物性参数进行公式推导的产能预测方法,该方法利用多项地质油藏资料,通过机器学习模型,建立了一套基于多源数据驱动的储层产能预测模型.本文还阐述了本方法在应用实施时需要开展的工作,并在开展数据试验的同时,针对在
【机 构】
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中国海洋石油集团有限公司 北京 100028;中法渤海地质服务有限公司 天津 300457;中国石油大学(北京)人工智能学院 北京 102249
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油气储层产能的预测是油气勘探开发领域的一项基本任务,而实现产能的定性和定量预测仍处于初级阶段.目前通过测井数据预测储层产能,尚未形成一套成熟的评价方法.本文针对储层评价面临的数据源多、点散、面广的特点和技术特征,基于中海油智能油田建设的行业背景,提出了一套有别于传统的基于孔隙度、渗透率、饱和度、含油面积等物性参数进行公式推导的产能预测方法,该方法利用多项地质油藏资料,通过机器学习模型,建立了一套基于多源数据驱动的储层产能预测模型.本文还阐述了本方法在应用实施时需要开展的工作,并在开展数据试验的同时,针对在落地实施过程中可能出现的应用挑战进行逐一分析,进一步论证了应用实施的可行性.
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