软计算是智能油藏描述和井位优化的有效技术

• 作者: MasoudNikravesh 朱起煌 白振瑞
• 来源期刊: 石油地质科技动态
• 学科: 工学
• 关键词: 三维地震数据 生产测井 地质统计 解释技术 数据体 井位 测井数据 油藏描述 油田 井筒
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 41-60
• 页数: 20页
• 分类号: TE357.46

摘要

为了识别三维地震数据和生产测井数据之间的非线性关系和映射，开发出了的一种综合方法。该方法在一个在产油田得到了应用。它采用了诸如地质统计和传统的模式识别等常规技术，并结合现代的软计算(soft computing)技术(神经计算学、模糊逻辑学、遗传计算学和概率推理学等)。我们的一个重要研究目的，是在三维地震数据和现有的生产测井数据的基础上，利用聚类(clustering)技术确定最佳的新井井位。采用三种方法进行分类：(1)k-平均聚类；(2)模糊c-平均聚类；(3)识别相似数据体的神经网络聚类。在井筒周围可以识别聚类组(duster)与生产测井数据的关系，所得结果用于在远离并筒方向上重建和外插生产测井数据。这种先进的三维地震和测井数据分析与解释技术可用于：(1)确定生产数据和地震数据之间的映射；(2)在多属性分析的基础上预测油藏连续性；(3)预测产层；(4)优化井位。