基于大数据分析的流度预判及MDT优化

• 作者: 樊兆亚 葛盛权 赵元良 陈辑超
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 岩石物理测井 大数据 决策树 回归分析 神经网络 流度预测 库车山前区域
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 解释评价
• 页码范围: 652-656
• 页数: 5页
• 分类号: P631.84
• 语种: 中文
• DOI: 10.16489/j.issn.1004-1338.2019.06.019

摘要

库车山前区域库车坳陷白垩系巴什基奇克组砂岩经过了漫长的埋藏过程和复杂的成岩演化,形成了一套超深低孔隙度特低渗透率储层.模块化电缆地层测试器(MDT)是测量地层流体性质及地层流度信息最直接、经济的方法,然而由于库车山前区域储层的复杂性,MDT作业成功率不足50％.通过对该区域30口MDT作业井的800多个测压点数据及岩石物理测井结果进行训练决策树致密性预判模型,形成了基于岩石物理测井结果的单元线性回归、多元线性回归、神经网络的方法进行流度定量预测模型,建立了完整的流度预测流程,利用流度预测结果可指导MDT作业可行性分析并优化仪器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊兆亚		2	3	1.0	1.0
2	陈辑超		1	0	0.0	0.0