基于神经网络的复杂储层流体分级识别
Fault-Block Oil and Gas Field（2020）
摘要
YD油田具有束缚水饱和度高、地层水矿化度高、黏土矿物含量高、油气水分布规律复杂,以及无统一油气水界面的特征,储层中不同流体的测井响应特征区别不明显,采用常规测井图版无法准确识别油层、气层、油气层,以及低电阻率油层.文中通过选择相关性强的测井参数,应用神经网络建立分级解释模型,实现了对复杂储层中不同流体的自动化、准确识别.研究结果表明,基于神经网络的储层流体分级识别技术,成功识别了油层、气层、油气层,以及低电阻率油层,解决了复杂储层的流体识别问题,并成功应用于YD油田开发.
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