基于图论聚类和最小临近算法的岩性识别方法——以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例

发布时间：2022-02-11 03:18

　　碳酸盐岩具有非均质性强、岩性变化快和岩石类型复杂的特征,岩性精细识别难度大,严重制约了储层参数的计算及后续油气开发。以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例,结合岩心和薄片等分析测试资料将储层发育的岩性分为8类:藻粘结白云岩、粉晶白云岩、泥晶白云岩、灰质白云岩、白云质灰岩、灰岩、膏质白云岩和石膏,明确了不同岩性的测井响应特征。采用机器学习的思想,将已知岩性定名样本作为训练数据,利用图论聚类分析方法建立岩性识别训练模型,在此基础上结合最小临近算法对未取心井岩性进行预测,实现了不同岩性的精细识别。区块应用结果表明:该方法岩性识别整体符合率高达91.3%,有效提高了岩性识别精度。 

【文章来源】：石油与天然气地质. 2020,41(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

川西雷口坡组8类岩性常规测井响应特征

本文引入机器学习的思想,先利用已知准确岩性定名的样本点进行监督,输入测井曲线作为训练数据,利用MRGC对样本数据进行聚类分析生成训练模型,得到不同岩性的聚类图版。为了实现未取心井全井段岩性识别,还需引入KNN算法对按照聚类图版的原则进行岩性预测。图2给出了岩性识别的技术流程。图3 川西雷口坡组8类岩性常规测井值分布范围

图2 岩性识别技术流程图3给出了不同岩性常规测井值分布,可以看出不同岩性的测井响应具有一定的差异这为岩性识别提供了可靠的依据。因此优选了GR,DEN,CNL和RD 4条岩性敏感曲线作为训练数据,利用MRGC方法建立训练模型如图4所示,图5为训练模型得到的岩性识别图版。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3619775