基于神经网络的复杂储层流体分级识别

• 作者: 姜明玉 李兆亮 柳金城 王琳 石金华 陈晓冬
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 流体识别 低电阻率油层 复杂储层 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 开发工程
• 页码范围: 498-500
• 页数: 3页
• 分类号: TE341
• 字数: 2326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6056/dkyqt202004018

摘要

YD油田具有束缚水饱和度高、地层水矿化度高、黏土矿物含量高、油气水分布规律复杂,以及无统一油气水界面的特征,储层中不同流体的测井响应特征区别不明显,采用常规测井图版无法准确识别油层、气层、油气层,以及低电阻率油层.文中通过选择相关性强的测井参数,应用神经网络建立分级解释模型,实现了对复杂储层中不同流体的自动化、准确识别.研究结果表明,基于神经网络的储层流体分级识别技术,成功识别了油层、气层、油气层,以及低电阻率油层,解决了复杂储层的流体识别问题,并成功应用于YD油田开发.