在油田水驱开发过程中,准确估算剩余油饱和度及其分布规律,对于进一步提高二次采油开发效果、有针对性地实施三次采油具有十分重要的意义。因此,本文针对动、静态测井评价及剩余油综合预测方法展开研究,为清污混注水淹层剩余油精确定位工作提供了一些新的研究思路。本次研究中进行的主要工作及取得的认识如下。(1)首先,在两种假设条件下对不同注入水条件下混合地层水矿化度变化规律进行研究。进而,利用岩电实验对水淹开发过程中饱和度评价模型中的参数加以确定。结合尕斯NI-N2’油藏水淹层岩心实验资料来看,水驱开发对储层m值影响不大。但注水开发各个阶段中饱和度指数n呈现阶段性变化,随着注入水矿化度的不同,n的变化特征也不尽相同。最终,综合模拟研究结论和岩心实验资料建立出混合地层水动态分析模型,该模型可对注入水与原始地层水之间的离子交换现象做出更为细致的考虑,从而为后续油水饱和度的精细计算打下基础。(2)在利用大量裸眼井测井资料进行水淹层剩余油饱和度的程序化计算时,为解决混合地层水电阻率不易确定和无法有效考虑饱和度计算模型中的参数随地层含水饱和度的增加而发生的变化这两项难题,进行了以下研究。首先对研究区块水淹特征进行分析,进而建立了研究区块孔隙度、渗透率、原始含油饱和度、原始地层水矿化度、混合地层水电阻率等相应模型,最后基于水驱油藏混合地层水矿化度的变化特征,利用变参数阿尔奇公式构建了含水饱和度与注入水矿化度关系矩阵。在注入水矿化度资料不全的情况下,可利用原始含油饱和度确定出注入水矿化度。最终,针对解释层中的每个采样点确定出混合地层水矿化度和流体饱和度。该方法可回避传统方法的缺陷,植入解释程序后批量应用效果良好,给水淹层定量评价开辟了新的思路,并可移植到过套管剩余油饱和度测井评价中去。(3)利用PNN测井资料进行剩余油评价时,为了获得在平面上、垂向上、时间推移上具有针对性的解释参数,首先选择出未经开采及注入水未波及的相对封闭层段作为标准层。进而把经过必要改进的自适应遗传算法编入解释程序,并设定好各未知参数的进化范围。单井解释时,利用改进的算法对单井标准层样本点进行处理,实现测井资料二次校正并最终确定出针对单井、针对油组的饱和度模型参数。应用效果表明该方法更贴近测量环境的非均质性,有效弥补了井间、层间差异所带来的解释误差,因而解释结果与实际生产动态更加相符。(4)清污水交替注入型水淹层混合地层水矿化度变化较大。在进行脉冲中子类过套管剩余油饱和度测井解释时,地层水矿化度的多变性将导致地层水宏观俘获截面这一重要参数不易确定。对研究区块水淹层混合地层水的水型和矿化度进行了分析,分析结果表明不同小层间混合地层水矿化度变化较大,因而逐层计算混合地层水宏观俘获截面十分必要。以脉冲中子-中子测井评价为例,首先构建原始含油饱和度解释模型,进而对地层流体宏观俘获截面进行信息提取,最后提出了利用动静态测井资料确定混合地层水宏观俘获截面的方法。植入解释程序后,该方法还可对同一解释层内水淹程度不一致的地方分别计算出混合地层水宏观俘获截面。由于计算过程中较好地考虑了层间差异性,因而计算结果准确性更高。(5)论文中分析了单因素评价剩余油饱和度的几项缺陷,并提出了基于多因素水淹指数的剩余油综合预测方法。在计算多因素水淹指数的过程中,有必要将各水淹强度评价指标反映水淹程度的能力纳入考虑范围之内。因此,在分析研究区块多种动、静态资料的基础上,建立了一种基于椭圆基函数(Ellipse Basis Function)的模糊神经网络水淹指数预测系统。该预测系统可根据学习样本自行创建或删减模糊规则,并考虑输入变量的动态权值。测井资料信息量庞大,因此这种具有自学习机制的预测系统更有利于有效信息的提取和利用,特别对于复杂储层而言,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度,因而效率和精度更高。