本文關(guān)鍵詞：基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的裂縫及縫洞充填物識別　出處：《大慶石油地質(zhì)與開發(fā)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：碳酸鹽巖儲層中發(fā)育的縫洞是油氣的主要儲集空間和滲流通道,縫洞充填物影響著儲層的滲流能力和儲集能力,碳酸鹽巖儲層中裂縫及縫洞充填物的識別對于此類儲層的勘探開發(fā)具有重要意義。基于常規(guī)測井資料對裂縫和縫洞充填物的響應(yīng)特性,提出綜合應(yīng)用粒子群算法(PSO)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的裂縫及縫洞充填物識別方法 (PSO-LSSVM),并將該方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別應(yīng)用于濱里海盆地東緣石炭系碳酸鹽巖儲層裂縫及縫洞充填物的識別。對比分析兩種方法的識別結(jié)果,PSO-LSSVM的識別效果比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好。利用PSO-LSSVM方法得到的識別結(jié)果與FMI電成像測井圖像及巖心資料得到的結(jié)果有較好的一致性。
[Abstract]:The fractures and cavities developed in carbonate reservoirs are the main reservoir space and percolation channel of oil and gas, and the fracture-cavity filling material affects the percolation ability and reservoir capacity of the reservoir. The identification of fractures and fracture-cavity fillings in carbonate reservoirs is of great significance for the exploration and development of such reservoirs. This paper presents a new method for the identification of fractures and crevices filled with PSO (particle swarm optimization) and LSSVM (least squares support vector machine). The method and BP neural network are applied to the identification of fractures and fracture-cavity fillings in Carboniferous carbonate reservoirs in the eastern margin of the BinCasi Basin, and the results of the two methods are compared and analyzed. The recognition effect of PSO-LSSVM is better than that of BP neural network. The recognition results obtained by PSO-LSSVM method are in good agreement with those obtained from FMI electrical imaging logging images and core data. Sex.
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球物理與信息技術(shù)學(xué)院;中國石化石油工程地球物理有限公司勝利分公司;大慶油田有限責(zé)任公司第六采油廠;中國石化石油勘探開發(fā)研究院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA064201) 國家科技重大專項(xiàng)課題(2016ZX05003-003)聯(lián)合資助
【分類號】：P618.13
【正文快照】： 縫洞型碳酸鹽巖儲層是非常重要的儲層類型之一,此類儲層的油氣儲集能力和滲透能力取決于縫洞的發(fā)育程度、充填物類型及其充填程度[1]。因此,正確識別裂縫及縫洞充填物是碳酸鹽巖儲層勘探開發(fā)的關(guān)鍵,對儲層的綜合評價具有舉足輕重的作用。目前,國內(nèi)外學(xué)者對碳酸鹽巖儲層主要集

【參考文獻(xiàn)】

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1 盧曦;;塔里木盆地古城地區(qū)下古生界碳酸鹽巖成巖作用及儲層孔隙特征[J];大慶石油地質(zhì)與開發(fā);2016年04期

2 陳鋼花;胡琮;曾亞麗;馬中高;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碳酸鹽巖儲層縫洞充填物測井識別方法[J];石油物探;2015年01期

3 柳建華;藺學(xué)e，

本文編號：1423798