[1]田 敏,余光华.东营凹陷南坡湖相碳酸盐岩储层测井评价[J].复杂油气藏,2017,(02):27.[doi:10.16181/j.cnki.fzyqc.2017.02.006]
 Tian Min,Yu Guanghua.Logging evaluation for lacustrine carbonate reservoir in the southern ramp of Dongying Depression[J].Complex Hydrocarbon Reservoirs,2017,(02):27.[doi:10.16181/j.cnki.fzyqc.2017.02.006]
点击复制

东营凹陷南坡湖相碳酸盐岩储层测井评价
分享到:

《复杂油气藏》[ISSN:1674-4667/CN:31-2019/TQ]

卷:
期数:
2017年02期
页码:
27
栏目:
油气勘探
出版日期:
2017-06-25

文章信息/Info

Title:
Logging evaluation for lacustrine carbonate reservoir in the southern ramp of Dongying Depression
作者:
田 敏余光华
中石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东 东营 257015
Author(s):
Tian MinYu Guanghua
Exploration and Development Research Institute of Shengli Oilfield Company,SINOPEC,Dongying 257015,China
关键词:
碳酸盐岩 岩性识别 灰色关联 声波地层因素公式 BP神经网络
Keywords:
carbonate reservoir lithology identification grey correlation method acoustic travel time formation factor formula BP neutral network
分类号:
P631.8
DOI:
10.16181/j.cnki.fzyqc.2017.02.006
文献标志码:
A
摘要:
东营凹陷南坡碳酸盐岩储层具有很大的储量升级潜力,是储量接替的重要类型之一。以东营凹陷南坡陈官庄地区为目标,采用改进灰色关联、主成分分析、Fisher判别方法建立了一套岩性综合识别方法,大大提高了岩性识别的精度。对储层孔隙度参数的解释进行了初步探索,确定了适合本地区的声波地层因素公式。针对流体识别的难点,分别采用传统流体识别方法和BP神经网络法进行了研究对比,认为BP神经网络自适应学习能力强、识别精度高,是本地区进行碳酸盐岩储层流体识别应重点参考使用的方法之一。
Abstract:
The carbonate reservoir in the southern ramp of Dongying Depression has a great potential prosperity and is one of important types of reserves replacement.For Chenguanzhuang area in the southern ramp of Dongying Depression,a set of lithologic comprehensive identification methods were established by adopting the improved grey correlation method,the principal component analysis,and the Fisher discriminant method.As a result,the lithology recognition accuracy was improved greatly.It was carried out a tentative research on porosity and determined the formation factor formula of acoustic travel time suitable for the researched region.Aiming at the difficulties in fluid identification,the traditional fluid identification and BP neutral network were compared.The results indicated that the BP neutral network is most suitable for the fluid identification of the region due to its high identification accuracy and adaptive learning ability.

参考文献/References:

[1] 何伶.利用常规测井资料评价碳酸盐岩裂缝-孔隙性储层[J].石油天然气学报,2010,32(6):258-262.
[2] 牛苗宁.富县地区马家沟组碳酸盐岩测井储层评价研究[D].西安:西安石油大学,2013.
[3] 田蒲源.轮古地区碳酸盐岩缝洞油藏储层流体识别技术研究[D].北京:中国地质大学(北京),2009.
[4] 何绪全,赵佐安,唐雪萍,等.复杂碳酸盐岩储层流体性质识别新技术[J].天然气工业,2005,25(增刊):32-34.
[5] 贾宏芳.碳酸盐岩储层测井解释方法研究[D].吉林:吉林大学,2010.
[6] 高宪伟.应用测井资料定量识别碳酸盐岩沉积微相的方法研究[D].成都:成都理工大学,2013.
[7] 李保霖.基于测井数据的岩性识别方法研究[D].西安:西安科技大学,2009.
[8] 鲁国明.济阳坳陷碳酸盐岩油藏储层评价及有效厚度研究[J].石油实验地质,2011,33(2):55-159.
[9] 刘吉余,彭志春,郭晓博.灰色关联分析法在储层评价中的应用-以大庆萨尔图油田北二区为例[J].油气地质与采收率,2005,12(2):13-15.
[10] 吕锋,刘翔,刘泉.七种灰色系统关联度的比较研究[J].武汉工业大学学报,2000,22(2):41-44.
[11] 张绍良,张国良.灰色关联度计算方法比较及其存在问题分析[J].系统工程,1996,14(3):45-49.
[12] 李明凉.灰色关联度新判别准则及其计算公式[J].系统工程,1998,16(1):68-70.
[13] 彭得兵,唐海,李呈祥,等.灰色关联法在剩余油分布研究中的应用[J].岩性油气田,2010,22(3):133-136.
[14] 肖新平.关于灰色关联度量化模型的理论研究和评论[J].系统工程理论与实践,1997,17(8):76-81.
[15] 雍世和,张超谟.测井数据处理与综合解释[M].东营:中国石油大学出版社,2002:123-124.
[16] 方一竹.川东明月峡碳酸盐岩地层流体性质识别[D].成都:西南石油大学,2015.
[17] 梁利喜,许强,刘向君.基于人工神经网络实现裂缝性储集层的测井识别[J].新疆石油天然气,2005,1(3):51-53.
[18] 陈钢花,胡琛,曾亚丽,等.基于BP神经网络的碳酸盐岩储层缝洞充填物测井识别方法[J].石油物探,2015,54(1):99-104.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2016-12-13; 改回日期:2017-02-24。
作者简介:田敏(1979—),女,工程师,主要从事油气资源测井评价研究。E-mail:271590278@qq.com。
更新日期/Last Update: 2017-06-25