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题名概率神经网络在盐水水淹层识别中的应用
被引量：4
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作者
李健
杨明任
杜玉山
申辉林
刘丽
孙启鹏
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机构
中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
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出处
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期121-129,共9页
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基金
中国石化科技攻关项目“储层精细表征及多开发方式混合数值模拟技术”(P20044-1)。
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文摘
埕岛油田油层的水淹类型主要是盐水水淹,地层电阻率随水淹程度增强呈现单调递减的特征,但地层电阻率递减量与水淹程度关系极其复杂,至今还没有有效识别水淹层及其水淹程度的方法。为此,提出了基于概率神经网络的水淹层预测模型,首先结合埕岛油田实际测井和测试结论将水淹程度划分为未水淹、弱水淹、中水淹、强水淹和特强水淹5个水淹级别,并进行测井特征参数与水淹程度相关性分析,依此优选能更好反映水淹程度的测井特征参数;其次,利用提取的测井特征参数与测试结论建立靶区概率神经网络模型学习样本库;最后,利用概率神经网络对判识样本进行水淹层预测,并用当前深度学习分类效果较好的Adaboost算法作对比分析。结果显示:概率神经网络水淹层预测精度提升了10%,有效地提高了盐水水淹层的识别精度。
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关键词
盐水水淹层
测井特征参数
概率神经网络
ADABOOST算法
水淹层测井评价
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Keywords
saline water flooded layer
logging characteristic parameters
probabilistic neural network
Adaboost algorithm
logging evaluation of water flooded layer
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分类号
TE319
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名埕岛油田盐水水淹层测井综合评价方法
被引量：1
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作者
李健
曲萨
张海娜
申辉林
胡晨彬
孙启鹏
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机构
中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
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出处
《测井技术》
CAS
2022年第3期304-310,共7页
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基金
中国石油化工股份有限公司科技攻关项目“储层精细表征及多开发方式混合数值模拟技术”(P20044-1)。
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文摘
埕岛油田各区块目前已相继进入中-高含水期,水淹类型属于盐水水淹。随着水淹程度增强,地层电阻率受到诸多因素的影响,测井曲线响应特征具有多解性,电阻率减小量与水淹程度的关系一直难以界定,给盐水水淹层的定性解释和定量评价均带来了极大的困难。基于埕岛油田22F井区的实际地质情况,对水淹层测井响应特征进行分析,提出了重构水淹层指示参数定性判识水淹层的方法,并通过模拟水驱油实验来验证变倍数物质平衡法在盐水驱油油藏动态变化中的适用性。在实际测井资料处理过程中,采用变倍数物质平衡法求解混合液电阻率、含水饱和度以及产水率等水淹层关键参数,其定量解释结果与重构水淹层指示曲线及生产测试结论相吻合,应用效果良好。
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关键词
盐水水淹层
水淹级别
剩余油饱和度
水淹层测井评价
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Keywords
saline water-flooded layer
water-flooded level
residual oil saturation
log evaluation of water-flooded layer
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分类号
P631.84
[天文地球—地质矿产勘探]
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