基于K-均值聚类和贝叶斯判别的冲积扇单井储层构型识别
发布时间:2022-10-11 12:43
单井构型划分是储层构型研究的基础,传统的人工单井构型划分效率低、主观性强、划分标准不统一。为此,以沧东凹陷冲积扇为例,以岩心及测井资料为基础,通过岩心描述、K-均值聚类、贝叶斯判别等方法,形成了基于K-均值聚类和贝叶斯判别的冲积扇单井储层构型识别方法。将该方法应用于非取心井,计算构型识别准确率,明确了造成构型识别准确率低的主要原因。研究表明:基于K-均值聚类和贝叶斯判别的冲积扇单井储层构型识别主要包括取心井构型划分、构型划分标准建立、构型判别公式建立及非取心井构型识别四个步骤,通过岩心观察划分准确的单井构型、建立适用于非取心井的构型划分标准和判别公式最为关键;由于测井曲线的分辨率所限及构型单元过渡带的岩性变化等原因,非取心井构型识别准确率与构型单元厚度呈正相关关系,7级、8级、9级构型单元识别准确率依次降低。
【文章页数】:12 页
【文章目录】:
0 引言
1 研究区概况
2 研究方法
2.1 取心井储层构型划分
2.2 构型划分标准建立
2.3 构型判别公式建立
2.4 非取心井储层构型识别
3 研究实例
3.1 取心井单井储层构型单元划分
3.1.1 岩心描述及测井曲线特征
(1)7级构型划分。
(2)8级构型划分。
(3) 9级构型划分。
3.1.2 测井类型优选
3.1.3 划分标准建立及效果
3.1.4 判别公式建立
3.1.5 后验概率验证
3.2 非取心井储层构型单元划分与验证
4 结束语
【参考文献】:
期刊论文
[1]应用卷积神经网络识别测井相[J]. 何旭,李忠伟,刘昕,张涛. 石油地球物理勘探. 2019(05)
[2]尕斯库勒油田N2~1油藏砂质辫状河储层构型研究[J]. 吴千然,牟中海,丁晓军,汪显栩,王帅,陈有锋. 地质科技情报. 2019(02)
[3]碎屑-牵引流控冲积扇储层构型特征及模式——以沧东凹陷小集油田为例[J]. 张阳,蔡明俊,芦凤明,孟庆龙,朱红云,衡亮,王晶晶,马文华. 中国矿业大学学报. 2019(03)
[4]基于机器学习的多地震属性沉积相分析[J]. 张艳,张春雷,成育红,高世臣,黄文辉. 特种油气藏. 2018(03)
[5]基于相控神经网络的地震多属性储层厚度预测[J]. 刘洋. 成都理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[6]基于马尔科夫-贝叶斯模拟算法的多地震属性沉积相建模方法——以苏里格气田苏10区块为例[J]. 袁照威,陈龙,高世臣,段正军. 油气地质与采收率. 2017(03)
[7]基于图论多分辨率聚类分析的测井岩相识别研究——以阿姆河盆地台内滩气田为例(英文)[J]. 田雨,徐洪,张兴阳,王红军,郭同翠,张良杰,龚幸林. Applied Geophysics. 2016(04)
[8]基于核贝叶斯判别法的储层物性参数预测[J]. 刘兴业,陈小宏,李景叶,周林,郭康康. 石油学报. 2016(07)
[9]基于模糊C均值地震属性聚类的沉积相分析[J]. 张阳,邱隆伟,李际,冯磊,颜文远,赵文睿. 中国石油大学学报(自然科学版). 2015(04)
[10]扇三角洲前缘储层构型界面划分与识别——以辽河盆地欢喜岭油田锦99区块杜家台油层为例[J]. 宋璠,杨少春,苏妮娜,张瑞雪,温静. 西安石油大学学报(自然科学版). 2015(01)
博士论文
[1]黄骅坳陷古近纪构造—沉积演化过程研究[D]. 颜照坤.成都理工大学 2014
本文编号:3690594
【文章页数】:12 页
【文章目录】:
0 引言
1 研究区概况
2 研究方法
2.1 取心井储层构型划分
2.2 构型划分标准建立
2.3 构型判别公式建立
2.4 非取心井储层构型识别
3 研究实例
3.1 取心井单井储层构型单元划分
3.1.1 岩心描述及测井曲线特征
(1)7级构型划分。
(2)8级构型划分。
(3) 9级构型划分。
3.1.2 测井类型优选
3.1.3 划分标准建立及效果
3.1.4 判别公式建立
3.1.5 后验概率验证
3.2 非取心井储层构型单元划分与验证
4 结束语
【参考文献】:
期刊论文
[1]应用卷积神经网络识别测井相[J]. 何旭,李忠伟,刘昕,张涛. 石油地球物理勘探. 2019(05)
[2]尕斯库勒油田N2~1油藏砂质辫状河储层构型研究[J]. 吴千然,牟中海,丁晓军,汪显栩,王帅,陈有锋. 地质科技情报. 2019(02)
[3]碎屑-牵引流控冲积扇储层构型特征及模式——以沧东凹陷小集油田为例[J]. 张阳,蔡明俊,芦凤明,孟庆龙,朱红云,衡亮,王晶晶,马文华. 中国矿业大学学报. 2019(03)
[4]基于机器学习的多地震属性沉积相分析[J]. 张艳,张春雷,成育红,高世臣,黄文辉. 特种油气藏. 2018(03)
[5]基于相控神经网络的地震多属性储层厚度预测[J]. 刘洋. 成都理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[6]基于马尔科夫-贝叶斯模拟算法的多地震属性沉积相建模方法——以苏里格气田苏10区块为例[J]. 袁照威,陈龙,高世臣,段正军. 油气地质与采收率. 2017(03)
[7]基于图论多分辨率聚类分析的测井岩相识别研究——以阿姆河盆地台内滩气田为例(英文)[J]. 田雨,徐洪,张兴阳,王红军,郭同翠,张良杰,龚幸林. Applied Geophysics. 2016(04)
[8]基于核贝叶斯判别法的储层物性参数预测[J]. 刘兴业,陈小宏,李景叶,周林,郭康康. 石油学报. 2016(07)
[9]基于模糊C均值地震属性聚类的沉积相分析[J]. 张阳,邱隆伟,李际,冯磊,颜文远,赵文睿. 中国石油大学学报(自然科学版). 2015(04)
[10]扇三角洲前缘储层构型界面划分与识别——以辽河盆地欢喜岭油田锦99区块杜家台油层为例[J]. 宋璠,杨少春,苏妮娜,张瑞雪,温静. 西安石油大学学报(自然科学版). 2015(01)
博士论文
[1]黄骅坳陷古近纪构造—沉积演化过程研究[D]. 颜照坤.成都理工大学 2014
本文编号:3690594
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shiyounenyuanlunwen/3690594.html