【摘要】：含氣性評價是頁巖儲層優(yōu)選及甜點區(qū)優(yōu)選的關鍵,但頁巖儲層在縱向上具有強非均質性及含氣性差異,常規(guī)含氣性評價方法預測效果較差。為了克服該問題,本文引入LM算法,利用優(yōu)化BP神經網絡模型對川西上三疊統(tǒng)陸相頁巖儲層含氣性進行測井評價。研究結果表明,TOC含量、粘土礦物含量、巖石密度、有效孔隙度、氣相滲透率及含氣飽和度6個測井參數(shù)對頁巖儲層總含氣量的影響程度最大。優(yōu)選這6個測井參數(shù)作為輸入層樣本,進行LM-BP神經網絡訓練。頁巖儲層總含氣量預測結果的相對誤差分布在0.1%~15%,平均相對誤差為5.52%,誤差較小,表明該方法的有效性。
[Abstract]:The gas-bearing evaluation is the key to the preference of the shale reservoir and the dessert area, but the shale reservoir has strong non-homogeneity and gas-bearing difference in the longitudinal direction, and the conventional gas-bearing evaluation method has poor prediction effect. In order to overcome this problem, the LM algorithm is introduced, and the gas-bearing property of the continental shale reservoir of the Upper Triassic in western Sichuan is evaluated by using the optimized BP neural network model. The results show that the influence of TOC content, clay mineral content, rock density, effective porosity, gas phase permeability and gas saturation of 6 logging parameters on the total gas content of the shale reservoir is the most. The six well logging parameters are preferably used as input layer samples for LM-BP neural network training. The relative error distribution of the total gas content of the shale reservoir is 0. 1% ~ 15%, the average relative error is 5.52%, and the error is small, which indicates the effectiveness of the method.
【作者單位】： 中國石油勘探開發(fā)研究院廊坊院區(qū);中國石油青海油田勘探開發(fā)研究院;中國石油青海油田開發(fā)處油田開發(fā)事業(yè)部;中國石油青海油田采油五廠;
【基金】：國家自然科學基金(41502142)
【分類號】：P618.13

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