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用测井参数预测多层合试产能的方法 总被引：2，自引：0，他引：2
油气储层产能评价与预测对于油气田的勘探与开发有着重要的意义。过去人们利用测井参数对储层产能的预测都是基于单层测试资料，本方法是建立在多层合试产能的基础上，通过对测试产能的剖分，建立单层产能数据，用遗传神经网络建立预测模型。在实际资料的应用中取得了良好的效果。 相似文献
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利用测井资料进行天然气储层产能的评价与预测 总被引：6，自引：0，他引：6
以鄂尔多斯某区块石盒子组第一段为主要研究层段,以测井数据体为实际利用资料,通过对测井数据资料的聚类分析,建立了对应产层的评价参数,以多参数聚类分析方法建立了天然气储层产能评价和预测的标准模式,从而达到从定性到定量对天然气储层的产能进行评价和预测的目的.分析结果表明,该区块目的层段的产能级别可分为两类,一类的产能级别较差,其无阻流量小于5 000 m3/d,达不到国家工业气流标准,无开采价值;而另一类的产能级别较好,其无阻流量大于5 000 m3/d,多在10 000 m3/d以上,具备一定的开采价值.研究验证该方法是一种行之有效的方法. 相似文献
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《物探与化探》2020,(1)
产能预测是油田生产中的关键一步,而定量预测储层产能存在难度。因此通常先对产能级别进行划分,为储层产能定量预测提供基础。通过分析珠江口盆地惠州凹陷储层产能影响因素,利用能够反映储层岩石物理特征的191块岩心毛管压力曲线形态将储层类别划分为3类,然后将储层分类和产能分级相结合,将储层米采油指数的分级界限确定为12和2 m~3/(d·MPa·m),提出储层宏观与微观物性参数结合的综合评价指数Z来划分储层产能,最终利用储层品质因子RQI来识别全井段储层产能级别。利用该产能分级与识别方法对研究区所有测试层产能级别进行划分,准确率达到了90%以上。该方法应用效果较好,可尝试推广使用。 相似文献
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川西坳陷致密碎屑岩储层产能预测方法研究 总被引：3，自引：5，他引：3
长期以来，川西坳陷致密碎屑岩储层因其固有的非常规性，导致储层识别和产能预测较为困难。本文从该类储层的特征出发，根据川西坳陷７口井２４层生产测井解释成果，提出了致密储层产能预测的四种方法，丰富了储层识别的内涵，使储层识别与产能预测有机的联系起来。经矿场验证表明：对川西致密碎屑岩未知层段的天然气产量预测具有实用价值。 相似文献
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准确地预测油气产能关系到油气田开发方案的有效制定。目前,常用模块式地层动态测试(MDT)资料进行产能预测。由于MDT的测试时间只有几秒钟到几分钟,因此直接使用MDT测试数据计算储层产量会导致较大的误差。针对这一问题,利用小波分析手段提取了MDT压力测试数据的小波系数之后,采用神经网络方法建立了小波系数与钻杆地层测试(DST)产能间的数学模型,进而用该模型对其产能进行了预测。将所构建的这一整套MDT产能预测方法应用于XJ油田的产能预测中,预测结果与DST测试产能的对比表明,该方法能够较好地对工区内的储层产能进行预测,其预测精度能够满足油气田生产的要求。 相似文献
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偏最小二乘神经网络在储层识别和产能预测中的应用--以陕甘宁盆地中部气田马五1储层为例 总被引：2，自引：0，他引：2
针对致密储层中气水干层识别和产能预测准确率较低这一难题，提出偏最小二乘神经网络方法：用偏最小二乘方法对输入自变量集进行主成分提取预处理，消除重叠的输入信息，用可变学习速率反向传播算法（VLBP）和附加动量方法（AMOBP）构建BP储层识别和产能预测的网络模型。以陕甘宁盆地中部气田马五。储层气、水、干层识别问题为例，选用19口井分层测试的92个已知样本，在提取物性、测井和储渗特征等方面的14个特征参数后，通过偏最小二乘方法提炼得到电阻率（Rlld）、声波时差（△t）、产能系数（kh）、储渗因子（KФs）、介质类型因子（EE）等5个主成分控制特征参数，消除了信息的重叠。以此为神经网络输入元，以样本储层的类型与产能级别为输出，用VLBP和AMOBP算法建立储层识别和产能预测的BP网络模型。模型的吻合率迭100％，均方误差比传统三层网络降低约50％。表明该模型的计算收敛速度快。精度高，为致密储层的准确识别探索了又一新的方法。 相似文献
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大庆深部致密砂砾岩含气储层产能预测 总被引：4，自引：0，他引：4
气层产能预测是气藏工程研究中用于指导气井以及气田合理生产的重要工作和任务,它在气田整体评价和高效开发进程中具有很强的预见性和主动性。讨论了大庆深部致密砂砾岩含气储层的产能与测井响应之间的关系,探讨了根据测井资料应用人工神经网络技术预测含气储层产能的方法。利用已知气井测试结果和测井资料作为网络的训练样本。根据网络学习训练结果,输入储集层的测井资料等静态参数,可预测该储集层的产能。根据这种关系采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价,从而为大庆深部致密砂砾岩含气储层的开发提供了一定的依据。 相似文献
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利用测井资料预测油气储层产能的方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
油气储层产能作为一个表示动态特征的参数,是储层评价的重要指标之一。依据测井资料进行产能预测是测井资料综合解释的一个新的拓展方向。文中讨论了测井产能预测的原理,采用模糊模式识别和人工种经网络技术建立了预测系统,并给了成功的预测范例,从而证实了方法的有效性。 相似文献
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从柴达木盆地涩北二号气田砂泥薄互层滩坝相高孔-中低渗细粒储层特征出发,以气层产能为评价目标,在分析其内涵的基础上,选取孔隙度、渗透率、含气饱和度、有效厚度和泥质体积分数5个地质参数,厘清各参数的影响方式,并建立层次结构模型;以单砂体为基本单元,将消除生产压差影响的"视无阻流量"作为比较参数,采用相关分析结合层次分析法确定参数权重;结合现场生产实际从产能角度将气层分为3类。结果表明:气层分布特征与实际气井产能趋势吻合较好,气层产能分布不但受控于含气丰度、储层条件及原始地层压力,同时也受隔层质量及构造位置的影响。纵向上,由深至浅各气层组的气层数量逐渐增多,但高产能级别气层比例逐渐降低;气层组内部普遍具有气层下少上多,气层产能级别下高上低的特征。平面上,高产能级别气层较多分布在构造高部位即含气面中央部位,向构造边部逐渐过渡为低产能级别气层。通过评价气层产能潜力,可全面了解气层产能分布状况,便于优化调整部署方案。 相似文献
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储层物性下限研究对评价储层的储集产出性能及估算油气资源储量具有至关重要的意义。由于致密砂岩的孔隙微观结构和孔喉配置的特殊性,相同孔隙度的储层对应渗透率相差较大,常规储层的以孔隙度下限代表储层下限的指标体系不适用于致密砂岩储层下限的表征。基于此,本次研究以川中蓬莱地区上三叠统须家河组二段砂岩储层为用例,提供了一套适用于特低孔特低渗的致密砂岩储层下限求取的方法步骤。对于非均质性较强,孔隙结构复杂的储层,选取与气藏产能相关性较高的渗透率作为储层下限研究的关键参数来提高低孔渗储层的评价精度。以蓬莱107井区为例,根据不同的储集空间类型,将储集层分为孔隙型储层和裂缝-孔隙型储层。通过岩芯物性、试井、压汞分析成果等资料,运用经验统计法、最小孔喉半径法、气藏工程法、KH法、KH-产量相关法等多种方法对储层下限进行分析,确定研究区须二段储层储集渗透率下限为0.04×10^(-3)μm^(2)。研究区达到储量规范标准下工业产能的储层孔隙度下限:孔隙型储层为7.2%,裂缝—孔隙型储层为4.5%;达到中产产能的储层孔隙度下限:孔隙型储层为11.3%,裂缝—孔隙型储层为8.1%。 相似文献
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由于渤中19-6气田潜山裂缝性储层的储集空间多样、非均质性很强,且制约产能的主控因素认识不清,从而造成潜山裂缝性储层的产能预测困难.为了解决这一难题,综合岩心、测井、地质等资料分析了潜山裂缝性储层的特征,并基于CT扫描实验定量表征裂缝,研究裂缝微观特征,形成了以裂缝渗透率为核心的一系列裂缝参数的计算方法,建立了潜山裂缝性储层的产能预测模型,大幅提高了潜山裂缝性储层的产能预测精度.研究结果表明,潜山裂缝性储层的裂缝渗透率主要由裂缝的长度、宽度及连通性控制,与孔隙度的大小无明显关系,可以通过斯通利波反演的总渗透率与基质渗透率之差计算得到,其中基质渗透率计算的相对误差为28.50%,总渗透率计算的相对误差为15.56%;综合考虑潜山裂缝性储层的裂缝渗透率、裂缝纵向连通性和有效厚度,建立了渤中19-6气田潜山裂缝性储层的产能预测模型,其中裂缝渗透率计算结果的准确性决定了潜山裂缝性储层产能预测结果的可靠性. 相似文献
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南海西部存在大量高温高压高二氧化碳气藏,“三高”气藏气井测试费用高、产能预测难度大,设计变内压建束缚水应力敏感实验、含CO2天然气PVT实验研究应力敏感、CO2含量、表皮系数对高温高压气井产能的影响.通过大量实验,明确了高压气藏“两段式”应力敏感变化规律,得到了靶区应力敏感综合评价系数;分析不同压力下CO2含量对天然气偏差系数、黏度等参数的影响,高压下影响较低压下大,基于实验数据推导建立一种适用于高中低二氧化碳含量的全范围偏差系数校正模型.最终建立同时考虑应力敏感、二氧化碳、表皮系数影响的区域产能预测图版,提高产能预测精度,降低测试费用,在南海西部高温高压气井应用效果较好. 相似文献
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松辽盆地朝长地区扶杨油层是典型的低孔低渗砂岩储层,需要进行压裂改造,产能影响因素较多,用常规线性方法进行的产能预测结果往往精度不够。在研究该区测井曲线响应特征的基础上,根据地区经验和灰色关联分析法,优选自然伽马、声波、电阻率、中子和密度5 个测井特征参数,及含砂比、破裂压力2 个压裂施工参数,与已有的试油结论作为模型的训练样本,建立预测储层压裂改造后单位厚度产液量和单位厚度产油量的BP 神经网络模型。在实际应用过程中,不仅能较准确地划分油水层,同时给出了产油量的计算参考值,实现了对低孔低渗砂岩储层压裂产能的有效快速预测。 相似文献
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致密砂岩气层压裂产能及等级预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,因此进行压裂产能的预测很有必要。笔者研究了鄂尔多斯盆地苏里格东部地区盒8段致密砂岩气层的压裂产能及等级预测。利用反映储层流动性质的测井参数(电阻率、自然伽马、声波时差、中子、密度)与反应压裂施工情况的压裂施工参数(单位厚度砂体积、砂比、砂质量浓度、单位厚度排量、单位厚度入井总液量),选择数学统计方法神经网络法进行致密砂岩气层压裂产能等级预测。分析比较Elman神经网络、支持向量回归(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)3个神经网络预测致密砂岩气层压裂产能模型的网络结构参数、回判及预测精度以及运行耗费时间。结果表明:3个模型中,GRNN网络参数只有1个,回判和预测精度最高,运行时间小于1 s。因此,选择GRNN模型预测致密砂岩气层压裂产能,并用于苏里格东部地区致密砂岩气层压裂产能的等级预测。等级预测准确率达到90%。 相似文献
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改进的模糊神经网络模型在储层产能预测中的应用研究 总被引：9，自引：3，他引：9
常规神经网络在当训练样本时分母项易趋于0，导致运算进入死循环，降低了结果的可信度。改进的模糊神经网络模型克服了上述现象，具有绝对收敛性，且隐含层的神经元个数容易调整。将该改进模型用于储层产能预测，正确率达95%以上。 相似文献
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长庆油田华庆地区晚三叠世延长组长63储层(T3y3)为目前长庆油田开采的主要产油层位之一,该层油气初期产能单井日产油量为0～7.38吨不等,但其分布具有区块差异性。本文结合各井油气产能及裂缝发育特点将研究区分为高密(裂缝密度)高产(油气产能)区,高密中高产区,高密中低产区,低密中高产区,低密中低产区,低密低产区。通过对比分析,认为油气初期产能与储层裂缝具有很好的相关性,受到裂缝发育程度,开启性和充填程度的影响。同时,储层微观溶蚀孔隙的发育特征也对油气产能具有重要的影响。 相似文献