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题名过程神经网络在厚层细分水淹解释中的应用
被引量：8
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作者
宋延杰
杨艳
杨青山
马宏宇
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机构
大庆石油学院地球科学学院
大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
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出处
《测井技术》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期340-344,共5页
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文摘
针对油田注水开发中后期油层水淹状况复杂,储层性质发生改变,导致测井曲线的幅度和形态发生相应的变化,建立一种能描述测井曲线幅度和形态变化的模式识别技术,有利于储层水淹级别的准确判别。在分析水驱后储层性质变化规律及水淹层测井响应特征基础上,提取厚油层的曲线形态特征,弥补了由于厚层细分引起的曲线形态信息缺失。选取曲线形态特征参数、原始测井曲线以及成果曲线作为识别水淹层的特征参数,建立了基于过程神经网络的水淹层自动识别方法。应用7口取心检查井的176个样本建立水淹层模式库,进行网络训练,使用训练好的过程神经网络对大庆油田北1-55-检E66井等2口井进行水淹解释,结果表明,解释符合率为81.3%,该方法可提高水淹层测井评价的精度。
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关键词
测井解释
特高含水期
厚层细分
曲线形态特征
过程神经网络
水淹级别
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Keywords
log interpretation
high water cut stage
thick zone subdivision
log-shape parameter
process neural network
watered out grade
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分类号
P631.84
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名产出剖面厚层层内细分技术
被引量：7
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作者
刘海
唐海涛
王玉玲
韩亚彬
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机构
大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司
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出处
《石油仪器》
2003年第5期12-14,60,共3页
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文摘
随着油田开发的不断深入 ,传统的产出剖面测井技术已不能满足油田厚层开发的需要 ,特别是聚合物驱开发井由于采用的是单层开发方式 ,解决层内细分问题就变得尤为重要 ,因此 ,产出剖面的厚层层内细分是动态测井技术研究的重点和攻关方向。文章着重阐述了解决在机采井条件下产出剖面厚层层内细分技术所使用的连续测井仪、细分方法、资料解释方面的测量精度要求 ,不同的地质分析所要求的不同细分方法及解释成果。该技术成果已在大庆、胜利等油田应用中收到良好的效果。
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关键词
产出剖面
厚层层内
细分
连续测量
厚层细分
油田开发
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Keywords
production profile,continuous measurement,thick zone subdivision,application effect
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分类号
TE357.8
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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