【摘 要】
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碳酸盐岩储层的储集空间类型多样、储层性质复杂,导致流体的测井响应受到强非均质性的影响,给流体识别工作带来极大困难。针对该问题,提出基于测井序列信息的双向长短期记忆
【机 构】
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长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,长江大学地球物理与石油资源学院,中国科学院深海科学与工程研究所,青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室
【基金项目】
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“十三五”国家科技重大专项(2017ZX05032003-005)
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碳酸盐岩储层的储集空间类型多样、储层性质复杂,导致流体的测井响应受到强非均质性的影响,给流体识别工作带来极大困难。针对该问题,提出基于测井序列信息的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)流体识别模型,从测井响应特征差异性分析及相似性分析两方面出发,确定敏感曲线,结合Bi-LSTM网络的输入要求,建立流体识别样本库,并获得基于Bi-LSTM的流体识别模型。应用该方法对鄂尔多斯盆地马家沟组进行流体识别,与单向LSTM模型及其他3类机器学习算法预测结果进行对比。结果表明基于Bi-LSTM的流体识别模型流体识别的符
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