基于相带划分的孔隙度预测

• 作者: 孙歧峰 李洪强 柳璠 段友祥
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 阻抗数据 沉积相 孔隙度预测 k-means方法 岭回归
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 934-941
• 页数: 8页
• 分类号: TE122.2
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2019.06.006

摘要

孔隙度是油藏储层特性评价的重要指标,储层岩石组成成分不同,其孔隙结构也相应存在差异.研究沉积相对孔隙度影响这一重要因素,提出一种基于相带划分的孔隙度预测方法,首先利用阻抗数据、采用k-means聚类方法进行沉积相估计,获得储层的相带空间展布特征,然后对不同相带使用岭回归的方法对孔隙度进行预测.与其他方法相比,该方法较好地解决了因岩石物理特性意义不明确而造成的预测中的多解性问题,提高了预测准确度.使用实际区块油藏数据对该方法进行了实验验证,实验结果表明,该方法可以有效融合地质信息,预测稳定性高,受人为因素影响小,预测的符合度明显高于支持向量回归等其他方法.