神经网络技术识别厚油层层内剩余油方法
  • 【DOI】

    10.3321/j.issn:0253-2697.2006.z1.026

  • 【摘要】

    以检查井资料为基础,利用统计分析的方法建立储层物性(孔隙度和渗透率)及岩性(泥质含量)的测井解释模型,并按厚油层内部存储性和渗流性质的差异,建立起三级流动单元的识别和划分标准.在此基础上,利用神经网络技术对密闭取心检查井资料进行学习训练,建立起原始含油饱和度、目前含油饱和度和残余油饱和度的测井解释模型,从而实现对厚油层层内剩余油的综合定量解释,为高含水期厚油层层内剩余油挖潜提供物质基础.

  • 【作者】

    朱丽红  杜庆龙  魏丽影  金振浩 

  • 【作者单位】

    大庆油田有限责任公司勘探开发研究院

  • 【刊期】

    石油学报 ISTIC EI PKU 2006年z1期

  • 【关键词】

    高含水期  厚油层  剩余油  神经网络  饱和度  测井解释 

  • 【基金项目】

    国家重点基础研究发展计划(973计划)