基于神經網絡的復雜儲層流體分級識別

作者：李兆亮,柳金城,王琳,陳曉冬,石金華,姜明玉

摘要：YD油田具有束縛水飽和度高、地層水礦化度高、黏土礦物含量高、油氣水分布規律復雜,以及無統一油氣水界面的特征,儲層中不同流體的測井響應特征區別不明顯,采用常規測井圖版無法準確識別油層、氣層、油氣層,以及低電阻率油層。文中通過選擇相關性強的測井參數,應用神經網絡建立分級解釋模型,實現了對復雜儲層中不同流體的自動化、準確識別。研究結果表明,基于神經網絡的儲層流體分級識別技術,成功識別了油層、氣層、油氣層,以及低電阻率油層,解決了復雜儲層的流體識別問題,并成功應用于YD油田開發。

發文機構：中國石油青海油田分公司勘探開發研究院 中國石油青海油田分公司油田開發處

關鍵詞：流體識別低電阻率油層復雜儲層神經網絡fluid identificationlow resistivity oil layercomplex reservoirneural network

分類號： TE341[石油與天然氣工程—油氣田開發工程]