低电阻率油层模式识别方法的变量选取及应用

摘要：

Jake south油田AG组油藏地质条件极其复杂,内部存在大量的低电阻率油层,识别难度大,准确率不高.现有模式识别算法常采用的部分模型变量不能反映储层流体性质,在地质条件复杂的油藏中应用效果往往不好.综合岩心、薄片、扫描电镜、测井曲线等资料,对模式识别中通常所选变量进行优化,并用于低电阻率油层识别中.结果表明,储层类型、自然伽马、自然电位幅度比、中子密度指数、原状地层电阻率、声波时差、补偿中子、地层密度等变量可反映储层流体性质,建议采用.采用支持向量机方法,选用建议的模型变量对已证实油水层进行识别,取得良好效果,油水层识别准确率达94.4%,远高于采用以往常用变量的准确率.

关键词：测井解释、低电阻率油层、模式识别、变量选择、支持向量机、神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：P631.84

资助基金：国家科技重大专项复杂油气藏精细表征与剩余油分布预测2011ZX05009-003

在线出版日期：2017-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：171-175