基于随钻测井数据预测破裂压力

破裂压力是判断岩石是否起裂的重要依据,而现有的随钻测井资料仅能解释地应力、弹性模量等参数,缺乏对破裂压力的解释。为了准确预测破裂压力并降低施工压力和风险,基于MH地区的FSI(Flow Scanner Image)仪器测试的产出剖面测井资料,区分泡酸与不泡酸两种方式分别建立广义回归神经网络(GRNN)模型,对该地区油井开发进行破裂压力预测,并运用交叉验证方法得出光滑因子（σ）,通过与真实破裂压力值对比验证模型的准确性,并与BP神经网络和H-W模型的预测结果进行对比分析,再基于此预测给出泡酸建议。结果表明： GRNN模型预测结果与实际破裂压力更接近,且均方根误差为4. 54%,平均百分比误差为0. 03%,均优于BP神经网络和H-W模型。GRNN模型不受地质条件影响且预测精度高,操作简便,可用于该地区破裂压力预测,也可作为后续井FSI仪器流动扫描的替代,不但可以为同类地区的施工提供借鉴,而且可以为同地区开发资源节约成本。