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一种强非均质性碎屑岩的孔隙度渗透率计算改进方法 

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申请/专利权人:西南石油大学

摘要:本发明涉及油气藏勘探开发及机器学习领域,尤其涉及一种强非均质性碎屑岩的孔隙度渗透率计算改进方法。优选声波井眼方法对孔隙度进行校正,首先利用实际井径曲线与钻头尺寸的差值确定扩径井段,其次利用岩心井扩径段的岩心物性资料与解释得到的孔隙度进行交会,确定解释得到的孔隙度在不同扩径程度下与岩心孔隙度数值的差异范围,最后得到孔隙度精细计算公式。结合与渗透率相关性较高的常规曲线形成输入矩阵,基于BI‑LSTM循环神经网络进行渗透率预测,通过岩心渗透率进行效果检验,以此得到渗透率评价模型。相较于传统解释模型,该方法能提高计算得到的孔隙度渗透率解释精度,其结果更为符合区域地质规律和生产实际,具有广泛应用及推广前景。

主权项:1.一种强非均质性碎屑岩的孔隙度渗透率计算改进方法,其特征在于,包括如下步骤:获取目标井岩心物性资料与常规测井曲线;利用Spearman矩阵分析岩心物性与常规测井资料的关联特征,确定岩心孔隙度的最大影响指标以及与岩心渗透率高相关性的曲线;根据岩心孔隙度最大影响指标确定孔隙度精细计算模型,得到孔隙度曲线;将孔隙度曲线与岩心渗透率高相关性曲线合成输入矩阵,以其中80%数据作为训练数据库,20%作为检验数据库,基于BI-LSTM循环神经网络对训练数据库中数据进行训练,建立渗透率精细评价模型。利用检验数据库对渗透率精细评价模型进行检验,若效果良好,则应用于区域内碎屑岩储层,若效果较差,则重新利用BI-LSTM循环神经网络进行训练。

全文数据:

权利要求:

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