利用神经网络方法确定薄差层剩余油的分布

• 作者: 刘波 刘绍文 杜庆龙 王良书
• 来源期刊: 高校地质学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 剩余油 薄差储层 人工神经网络 大庆油田
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 构造地质 石油地质学
• 页码范围: 199-206
• 页数: 8页
• 分类号: P618.130.2
• 字数: 5197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7493.2002.02.009

摘要

根据密闭取芯检查井资料和地质分析方法,通过人工神经网络(ANN)模式预测,即利用ANN方法可以确定薄差储层可动剩余油.首先输入形成剩余油的主要参数,然后通过网络的不断学习,最后输出判别精度较高的含油饱和度、含水率或水淹级别等参数.该方法的技术关键是输入参数类型的确定,它涉及剩余油的形成机制和分布规律等问题.在深入探讨高含水油田开发后期剩余油成因类型的同时,还在诸多的剩余油影响因素中,确定了利用神经网络判别单井、单层剩余油的参数,即井点砂体类型、井点所处位置、注水井砂体类型、注水井距和注水时间.将研究方法应用在大庆长垣萨尔图油田北二区东部三次加密试验区,预测薄差层的水淹分布状况,对解决三次加密调整井区存在的问题很有成效.同时指出了对该识别方法产生影响的因素.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王良书	南京大学地球科学系	111	3357	37.0	53.0
2	刘波	南京大学地球科学系	32	1017	14.0	31.0
6	杜庆龙	大庆油田公司勘探开发研究院	21	460	12.0	21.0
7	刘绍文	南京大学地球科学系	49	1424	22.0	37.0