石油物探
石油物探
석유물탐
Geophysical Prospecting for Petroleum
2015年
5期
621-626
,共6页
郭宇航%潘保芝%蒋必辞%刘思慧%房春慧%李丁
郭宇航%潘保芝%蔣必辭%劉思慧%房春慧%李丁
곽우항%반보지%장필사%류사혜%방춘혜%리정
致密砂岩%含水饱和度%三水模型%粒子群-支持向量机算法(PSO-SVM)%广义回归神经网络(GRNN)
緻密砂巖%含水飽和度%三水模型%粒子群-支持嚮量機算法(PSO-SVM)%廣義迴歸神經網絡(GRNN)
치밀사암%함수포화도%삼수모형%입자군-지지향량궤산법(PSO-SVM)%엄의회귀신경망락(GRNN)
tight sandstone%water saturation%three-water model%Partial Swarm Optimization-Support Vector Machine (PSO-SVM)%Generalized Regression Neural Network (GRNN)
应用三水模型评价苏里格地区致密砂岩储层时,在孔隙度较高的层段,孔隙度和含水饱和度预测结果与岩心数据符合度很好;在孔隙度较低的层段,孔隙度预测结果符合度较好,但含水饱和度预测结果存在很大偏差.造成这一现象的原因是孔隙度较低的层段岩性更加致密,孔隙结构更加复杂,三水模型中的参数难以赋值.为此,提出三水模型与数学方法结合的致密砂岩储层评价方法,通过全区密闭取心资料分析确定三水模型处理下限,在下限之下的层段结合广义回归神经网络(GRNN)和粒子群-支持向量机(PSO-SVM)算法得到处理结果.三水模型结合数学方法在苏里格地区综合处理的结果与该区岩心数据符合度较好,说明方法是可行的.
應用三水模型評價囌裏格地區緻密砂巖儲層時,在孔隙度較高的層段,孔隙度和含水飽和度預測結果與巖心數據符閤度很好;在孔隙度較低的層段,孔隙度預測結果符閤度較好,但含水飽和度預測結果存在很大偏差.造成這一現象的原因是孔隙度較低的層段巖性更加緻密,孔隙結構更加複雜,三水模型中的參數難以賦值.為此,提齣三水模型與數學方法結閤的緻密砂巖儲層評價方法,通過全區密閉取心資料分析確定三水模型處理下限,在下限之下的層段結閤廣義迴歸神經網絡(GRNN)和粒子群-支持嚮量機(PSO-SVM)算法得到處理結果.三水模型結閤數學方法在囌裏格地區綜閤處理的結果與該區巖心數據符閤度較好,說明方法是可行的.
응용삼수모형평개소리격지구치밀사암저층시,재공극도교고적층단,공극도화함수포화도예측결과여암심수거부합도흔호;재공극도교저적층단,공극도예측결과부합도교호,단함수포화도예측결과존재흔대편차.조성저일현상적원인시공극도교저적층단암성경가치밀,공극결구경가복잡,삼수모형중적삼수난이부치.위차,제출삼수모형여수학방법결합적치밀사암저층평개방법,통과전구밀폐취심자료분석학정삼수모형처리하한,재하한지하적층단결합엄의회귀신경망락(GRNN)화입자군-지지향량궤(PSO-SVM)산법득도처리결과.삼수모형결합수학방법재소리격지구종합처리적결과여해구암심수거부합도교호,설명방법시가행적.
