储层粒度神经网络预测模型研究

发布时间：2017-07-30 22:20

  本文关键词：储层粒度神经网络预测模型研究

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【摘要】：国内外多年的研究表明,储层粒度特征值(d_(50))、非均质系数(d_(40)/d_(90))是防砂设计的基础。常规获取粒度分布范围的方法主要有激光粒度测试法(LDA)与筛析法(SA),两种方法均需要通过岩芯粒度测试来获取数据,而在制定开发井的完井防砂措施时往往没有实际开采层位的岩芯,只能参照探井粒度数据进行设计,从而导致较大的误差。针对该问题,从测井的角度出发,开展了储层粒度与多种测井曲线的响应关系的研究,采用神经网络技术,建立了探井伽马、密度测井项与实测粒度特征值三者样本库,训练出满足工程需要的学习网络,进而结合开发井测井资料,获得了整个粒度纵向分布剖面,为防砂分层设计提供准确的基础数据支撑。目前,该方法在中国海上多个油田的分层防砂优化设计中获得了成功应用。预测误差可控制在10%以内。
【作者单位】： 油气资源与勘探技术教育部重点实验室·长江大学;中国石化胜利石油工程有限公司;北京锦辉博泰科技有限公司;
【关键词】： 分层防砂 粒度特征值 神经网络 伽马密度测井 样本库
【基金】：国家科技重大专项(2008ZX05056-002-03,2008ZX05024-003-01)
【分类号】：TE53;TE358.1
【正文快照】： 弓|言 中国海上疏松砂岩分布很广,疏松砂岩开采过 程中,常伴随油井出砂,对油气井的生产造成巨大 的危害[1]。近几十年来,如何选择更有效的防砂方 案[2],其中最关键技术难题之一是如何摸清地层的 粒度分布范围,以此为基础来选择更为有效的防砂 方案。但现场取芯费用昂贵且所取

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3 安文霞;谭艳杰;;封上采下挤压充填一体化工艺技术的研究[J];中国石油和化工标准与质量;2013年20期

4 姜广彬;郑金中;张国玉;陈伟;姜道勇;;埕岛油田3种分层防砂分层注水技术分析[J];石油矿场机械;2010年08期

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6 ;海上分层防砂测试工艺成功应用[J];吐哈油气;2010年04期

7 宋英男;提高稠油多轮次吞吐井吞吐效果研究[J];石油钻采工艺;2004年S1期

8 ;[J];;年期

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本文编号：596321