多岩性信息融合在砂泥岩孔隙度预测中的应用

储层孔隙度是表征储油物性、建立各类地质模型的重要参数。支持向量回归机(SVR)凭借良好的非线性回归能力,在孔隙度预测中开始广泛应用。由于不同岩性的储层孔隙类型不同,孔隙度结构也存在较大差异,导致该方法的实际应用效果仍不理想。针对上述问题,在孔隙度预测模型中考虑了岩性信息,将样本岩性转化为一种与岩性变化相关性好的属性值,以此构造一种新的预测模型。使用网格粗选和网格精选相结合的方法,优选模型参数。网格粗选确定最优解的近似范围,网格精选可以在局部区间搜索到最优解。结果表明:利用优选参数建立的预测模型,在实际资料预测结果中,加入岩性信息可以提高储层孔隙度的预测精度,该方法可行。     

一种新的砂泥岩孔隙度估计模型及其应用

针对不同岩性的储层孔隙类型不同,孔隙度结构也存在较大差异,导致支持向量回归机(SVR)在孔隙度预测中效果不理想这一问题,提出在孔隙度预测模型中考虑岩性信息的方法。该方法将样本岩性转化为一种与岩性变化相关性好的属性值,以此构造出一种新的预测模型。对于模型参数优选,提出使用网格粗选和智能精选相结合的方法,网格粗选确定最优解的近似范围,智能精选(遗传算法、粒子群算法)可以在局部区间搜索到最优解。利用优选出的参数建立预测模型,并将预测结果与实测资料进行对比。对比结果表明:加入岩性信息提高了模型的预测精度;在参数精选中,使用智能方法的预测精度高于常规网格搜索法。     

惠州某区薄储层反演技术研究及应用

针对惠州某区滚动勘探阶段钻井较少、薄储层预测难度大的问题,采用基于正则化算子的叠前同步反演技术解决钻井偏态分布难以确定砂体横向边界的问题,从而确定更加合理的变程、变差函数等统计学参数,并作为地质统计学反演的关键参数输入;通过开展地质统计学反演,提高薄储层的纵向薄储层识别厚度问题。反演结果表明:预测设计井X3处储层发育,新钻井X3资料验证了此结果;目标区存在A2UP、A2LOW、A2共3套砂体,且互不连通。