【摘 要】
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大牛地气田山西组一段储层的孔隙度和渗透率均低、孔隙结构复杂、非均质性强,具有低压、低产的特征。利用测井资料,采用人工神经网络技术对致密砂岩的岩性进行了识别,共识别
【机 构】
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中国地质大学资源学院,华北石油局规划设计研究院
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大牛地气田山西组一段储层的孔隙度和渗透率均低、孔隙结构复杂、非均质性强,具有低压、低产的特征。利用测井资料,采用人工神经网络技术对致密砂岩的岩性进行了识别,共识别出中—粗粒岩屑砂岩、岩屑石英砂岩两种岩性,结合三种孔隙度测井方法进行了孔隙度和渗透率的预测,利用岩电实验资料,建立了储层微观孔隙结构与胶结指数、饱和度指数、岩石弹性力学参数之间的统计关系,获得了有效的饱和度评价参数,提高了饱和度的解释精度。并以压汞、相渗等岩芯分析资料进行了束缚水饱和度的解释,并采用多种交绘图技术,有效地识别了致密砂岩气层。该方法的特点是充分放大测井信息对天然气的响应特征,增强了气层和干层的判别差异。实践表明,上述方法对于鄂尔多斯盆地大牛地气田致密砂岩气层测井评价的符合率达到95%以上。
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