【摘 要】
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沙坪场气田石炭系黄龙组主要储集空间为孔隙和裂缝,属于低孔低渗型储层,裂缝发育程度决定着低渗储层的渗流和产出能力,裂缝在改善储层渗透率方面发挥着重要的作用。以测井信
【机 构】
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成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,长庆油田分公司第六采油厂采油工艺研究所
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沙坪场气田石炭系黄龙组主要储集空间为孔隙和裂缝,属于低孔低渗型储层,裂缝发育程度决定着低渗储层的渗流和产出能力,裂缝在改善储层渗透率方面发挥着重要的作用。以测井信息为基础,利用神经网络算法对该区未取芯井储层的孔隙度、渗透率、含水饱和度参数及裂缝发育程度进行了预测。使用误差统计法对储层参数预测模型效果进行评价,其预测效果满足本区所需储层参数计算的精度要求。证明了神经网络算法是在测井信息较少的情况下预测储层物性的有效手段,也为其他地区储层预测研究提供了参考。
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