复杂岩性裂缝—孔隙型储层孔隙度计算方法研究

酒泉盆地青西坳陷青南凹陷柳沟庄—窟窿山构造下沟组储层岩性主要为低孔、低渗砂砾岩类和泥云岩类,岩石矿物成分复杂、泥质含量高、黄铁矿富集、裂缝类型及组合形式复杂,属典型复杂岩性裂缝—孔隙型储层。在这类复杂岩性裂缝—孔隙型储层中,自然伽马等测井曲线不能很好指示地层中的泥质含量,常规测井资料难以准确识别地层的岩石矿物成分,单条测井曲线与岩心孔隙度之间的关联度低,采用常规的孔隙度测井计算方法存在明显的缺陷,孔隙度计算精度远远不能满足储层评价和储量计算要求。文章利用岩心分析数据和测井信息等资料,采用3层BP神经网络进行学习训练,得到砂砾岩岩类和泥云岩岩类的孔隙度计算模型。利用该模型计算储层孔隙度,其结果与岩心分析孔隙度比较,平均误差小于1.5%,能满足储量计算要求。在实际应用中见到良好效果,孔隙度计算精度明显得到提高。