复合渗透率测井评价方法在砂砾岩稠油油藏的应用——以克拉玛依油田某区八道湾组为例

被引:12
作者
陈科贵 [1 ]
陈旭 [1 ]
张家浩 [2 ]
机构
[1] 西南石油大学地球科学与技术学院
[2] 中石油新疆油田分公司勘探开发研究院
关键词
砂砾岩; 渗透率模型; BP神经网络; 判别分析;
D O I
暂无
中图分类号
P618.13 [石油、天然气]; P631.81 [];
学科分类号
0709 ; 081803 ; 0818 ; 081801 ; 081802 ;
摘要
砂砾岩储层孔隙结构复杂、非均质性强,在渗透率计算方面传统的测井解释方法误差较大,目前还没有经典的计算砂砾岩渗透率的测井解释模型。以克拉玛依油田某区八道湾组砂砾岩稠油油藏为例,首先在微观层面上分析了渗透率的主控因素。其次根据本地区的实际情况建立了3套渗透率测井解释方法:一是在前人研究基础上改进了多元回归模型;二是在岩性识别的基础上分不同岩性建立了渗透率模型;三是利用BP神经网络进行了渗透率的预测。最后对传统的经验公式与文中的3种方法进行检验。结果表明,比起传统的经验公式和多元回归模型,基于不同岩性的渗透率模型与BP神经网络在实际应用中效果更好,较大幅度地提高了测井解释精度,在非均质性强的砂砾岩油藏中具有更好的应用前景。
引用
收藏
页码:773 / 779
页数:7
相关论文
共 17 条
[1]   克拉玛依油田七中、东区克下组砾岩储层孔隙结构特征及影响因素 [J].
张代燕 ;
彭永灿 ;
肖芳伟 ;
史燕玲 ;
姚敏 .
油气地质与采收率, 2013, 20 (06) :29-34+112
[2]   碎屑岩储集层成岩作用研究进展与展望 [J].
张金亮 ;
张鹏辉 ;
谢俊 ;
董紫睿 ;
张明 ;
丁芳 ;
袁勇 ;
李景哲 .
地球科学进展, 2013, 28 (09) :957-967
[3]   碎屑岩储层成岩相研究现状及进展 [J].
赖锦 ;
王贵文 ;
王书南 ;
郑懿琼 ;
吴恒 ;
张永辰 .
地球科学进展, 2013, 28 (01) :39-50
[4]   渗透率模型研究进展 [J].
孙建孟 ;
闫国亮 .
测井技术, 2012, 36 (04) :329-335
[5]   砂砾岩储层测井评价研究 [J].
申本科 ;
赵红兵 ;
崔文富 ;
郭震海 ;
李军 ;
王雁刚 .
地球物理学进展, 2012, 27 (03) :1051-1058
[6]   基于岩控的人工神经网络在渗透率预测中的应用 [J].
周金应 ;
桂碧雯 ;
李茂 ;
林闻 .
石油学报, 2010, 31 (06) :985-988
[7]   特低渗砂砾岩储层的测井评价 [J].
陈钢花 ;
张孝珍 ;
吴素英 ;
付艳 ;
陈德坡 .
石油物探, 2009, 48 (04) :412-416+18
[8]   沉积微相约束下的砂砾岩储层测井精细解释模型及应用——以滨南油田滨三区为例 [J].
罗水亮 ;
林承焰 ;
袁学强 ;
章亮 .
石油天然气学报, 2008, 30 (05) :85-88+98+379
[9]   鄂尔多斯盆地山2段砂岩储层的孔隙类型与孔隙结构 [J].
张满郎 ;
李熙喆 ;
谢武仁 .
天然气地球科学, 2008, (04) :480-486
[10]   砂砾岩储层孔隙度和渗透率预测方法 [J].
张丽艳 .
测井技术, 2005, (03) :212-215+283