| 基于随钻测井数据预测破裂压力 |
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| 引用本文： | 郭大立,王玉基,张小栓,辛骅志,康芸玮. 基于随钻测井数据预测破裂压力[J]. 科学技术与工程, 2023, 23(5): 1923-1930 |
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| 作者姓名： | 郭大立 王玉基 张小栓 辛骅志 康芸玮 |
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| 作者单位： | 西南石油大学理学院;新疆油田公司 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项(2016ZX05042、2016ZX05042_003) |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 随钻测井；产出剖面测井；交叉验证；泡酸分析；GRNN模型；破裂压力 |
| 收稿时间： | 2022-05-10 |
| 修稿时间： | 2022-11-15 |
Prediction of fracture pressure based on logging while drilling data |
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| Guo Dali,Wang Yuji,Zhang Xiaoshuan,Xin Huazhi,Kang Yunwei. Prediction of fracture pressure based on logging while drilling data[J]. Science Technology and Engineering, 2023, 23(5): 1923-1930 |
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| Authors: | Guo Dali Wang Yuji Zhang Xiaoshuan Xin Huazhi Kang Yunwei |
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| Affiliation: | School of Science, Southwest Petroleum University;Xinjiang Oilfield Company |
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| Keywords: | logging-while-drilling production profile logging cross validation bubble acid analysis GRNN neural networks modeling fracture pressure |
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