海上多源测井数据在储层产能预测方面的应用

• 作者: 吴凡 方振东 肖立志
• 来源期刊: 石化技术
• 关键词: 油气储层产能预测 多源数据驱动 机器学习
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 勘探开发
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0235.2022.01.067

摘要

油气储层产能的预测是油气勘探开发领域的一项基本任务,而实现产能的定性和定量预测仍处于初级阶段.目前通过测井数据预测储层产能,尚未形成一套成熟的评价方法.本文针对储层评价面临的数据源多、点散、面广的特点和技术特征,基于中海油智能油田建设的行业背景,提出了一套有别于传统的基于孔隙度、渗透率、饱和度、含油面积等物性参数进行公式推导的产能预测方法,该方法利用多项地质油藏资料,通过机器学习模型,建立了一套基于多源数据驱动的储层产能预测模型.本文还阐述了本方法在应用实施时需要开展的工作,并在开展数据试验的同时,针对在落地实施过程中可能出现的应用挑战进行逐一分析,进一步论证了应用实施的可行性.