作者:刘锋,杨斌,张鹏,张智南
摘要:研究区目前主要存在的问题是已有的储层参数解释精度不高,传统的使用单孔隙度曲线或者多孔隙曲线多元回归法计算的储层孔隙度无法满足需求,导致气水识别困难。针对研究区孔隙度方面,首先研究了本研究区大量存在的扩径现象对孔隙度测井曲线的影响。在此基础上将研究区储层扩径现象分为了非严重扩径和严重扩径两个部分。发现非严重扩径条件下储层声波几乎不受扩径影响,密度测井曲线受影响极其微弱;严重扩径下声波同样受影响微弱,密度则受影响严重。对此,在非严重扩径条件下使用神经网络法计算了孔隙度;在严重扩径条件下使用声波和电阻率建立多元回归计算孔隙度。并使用曲线重叠法的交会图法等分析了误差,发现效果远好于先前计算的孔隙度,能为后续的流体识别提供更可靠的孔隙度参数。
发文机构:成都理工大学
关键词:扩径神经网络孔隙度测井解释非线性
分类号: P61[天文地球—矿床学]