川东地区沙罐坪气田石炭系储集层特征及预测研究

• 作者: 周存俭 张瑞 张萍 徐国盛 杨斌
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 碳酸盐岩 神经网络算法 储层预测 石炭系 沙罐坪气田
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 油储地球物理
• 页码范围: 388-392
• 页数: 5页
• 分类号: P588.15
• 字数: 2765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2009.04.020

摘要

沙罐坪气田石炭系黄龙组主要储集空间为孔隙和裂缝,属于碳酸盐岩低孔低渗型储层,其中,裂缝在改善储层渗透率方面发挥着重要的作用.以测井信息为基础,利用神经网络算法对该区未取芯井储层的孔隙度、渗透率、含水饱和度参数,以及裂缝发育程度进行了预测.使用误差统计法对储层参数预测模型效果进行了评价,其预测效果满足本区所需储层参数计算的精度要求,裂缝预测总体回判率达97.53%.证明了神经网络算法是在测井信息较少的情况下,预测储层的有效手段,为气田评价井、开发井的部署,储量计算及编制气田开发方案,提供了可靠的地质依据.