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摘要:
给出利用测井数据预测渗透率的方法,该方法使用非参数回归技术和多变量统计分析技术分两步完成。首先,采用主成分分析(PCA)、基于模型的聚类分析(MCA)和判别分析的组合方法,将测井数据划分成不同的电相。这种划分仅依据测井测量反映的矿物和岩相特征,而不需要任何人工干预。然后,在每一类电相中应用非参数回归技术预测渗透率。这里检验了三种非参数回归技术,即交错条件期望法(ACE)、广义加法模型(GAM)和神经网络(NNET),探讨了每种方法的优点和不足。将这一技术用于Permian盆地中的一个具有强烈非均质性的碳酸盐岩储层的Salt Greek油田单元,并将预测结果同另外三种分别基于分层、岩相、流动单元分类法的渗透率预测结果进行了比较。对非取心井数据的预测结果所做的判别分析误差率检验表明,基于电相的数据分类方法要优于其它方法。对于渗透率预测而言,ACE方法要优于其它方法。
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内容分析
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文献信息
篇名 复杂油气藏的电相识别和渗透率预测
来源期刊 测井与射孔 学科 地球科学
关键词 复杂油气藏 电相识别 渗透率 预测 非参数回归 非均质性碳酸盐岩储层 测井
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 35-40
页数 6页 分类号 P631.81
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2003(0)
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研究主题发展历程
节点文献
复杂油气藏
电相识别
渗透率
预测
非参数回归
非均质性碳酸盐岩储层
测井
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测井与射孔
季刊
山东省东营市北二路313号胜利测井公司
出版文献量(篇)
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