| 基于BP神经网络识别的曲堤油田低阻油层研究 |
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| 引用本文： | 陈铭,彭作磊.基于BP神经网络识别的曲堤油田低阻油层研究[J].宁夏大学学报(自然科学版),2020,41(1):98-103. |
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| 作者姓名： | 陈铭 彭作磊 |
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| 作者单位： | 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东 青岛 266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东 青岛 266580 |
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| 基金项目： | 中国石油华北油田校企合作基金资助项目 |
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| 摘 要： | 作为一种非常规储层,低阻油层已成为现阶段油田增储增产的主要来源之一.曲堤油田主力油层馆陶组和沙河街组具有明显低阻特征,常规测井解释方法难以识别.为更大限度利用测井资料,提高低阻油层测井解释精准度,在研究区内低阻油层特征的基础上,从岩石物理成因等方面对曲堤油田馆三段、沙三段和沙四段低阻油层的成因进行分析;用BP神经网络对低阻油层测井曲线数学特征进行学习和训练,并对其进行识别;建立孔隙度、渗透率、束缚水饱和度等参数模型对低阻油层进行精细定量评价.结果表明,岩石粒度细、地层水矿化度高、黏土矿物含量高等是油层低阻成因的主要因素;用BP神经网络可有效划分油层、水层、干层等,识别准确率在88%以上;孔隙度、渗透率、含水饱和度等模型的精度分别为78.33%,79.62%,64%.
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| 关 键 词： | 曲堤油田 低阻油层 BP神经网络 油层评价 |
Study on Low Resistivity Oil Layer of Qudi Oilfield Based on BP Neural Network Recognition |
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