發(fā)布時(shí)間：2019-05-23 08:43

【摘要】：為解決目前油氣田現(xiàn)場(chǎng)缺少儲(chǔ)層橫波速度信息的問(wèn)題,以常規(guī)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于支持向量機(jī)映射頁(yè)巖橫波速度與自然伽馬、密度和電阻率等測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性,提出了一種準(zhǔn)確預(yù)測(cè)儲(chǔ)層橫波速度的方法。通過(guò)四川盆地威遠(yuǎn)頁(yè)巖氣區(qū)塊的11 500個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)所建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試,支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性達(dá)到97.2%。
[Abstract]:In order to solve the problem of lack of reservoir shear wave velocity information in oil and gas field at present, based on conventional logging data, the correlation between shale shear wave velocity and natural gamma, density and resistance logging data is mapped based on support vector machine (SVM). An accurate prediction method of shear wave velocity in reservoir is proposed. The model is trained and tested by 11500 samples from Weiyuan shale gas block in Sichuan Basin, and the prediction accuracy of support vector machine is 97.2%.
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(北京)石油工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院;西安石油大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;長(zhǎng)慶油田第五采氣廠;長(zhǎng)慶油田油氣工藝研究院;中石油煤層氣有限責(zé)任公司臨汾分公司綜合研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金“基于多源信息和智能計(jì)算的鉆井異常自適應(yīng)預(yù)警方法研究”(編號(hào):51574194) 陜西省工業(yè)科技攻關(guān)計(jì)劃“非常規(guī)油氣鉆井隨鉆風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警技術(shù)研究”(編號(hào):2016GY-144) 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目“頁(yè)巖儲(chǔ)層地質(zhì)力學(xué)模型的建立方法及應(yīng)用研究”(編號(hào):16JK1613),“基于多源信息融合的鉆井事故動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)研究”(編號(hào):15JK1567) 西安石油大學(xué)青年科技創(chuàng)新基金“基于地質(zhì)力學(xué)模型的鉆井異常預(yù)警方法研究”(編號(hào):2016BS09)
【分類號(hào)】：P618.13;P631.81

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本文編號(hào)：2483756