本文關(guān)鍵詞：伊朗扎格羅斯地區(qū)Mansuri油田儲(chǔ)集層物性模擬，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：以伊朗Mansuri油田50口井的常規(guī)測井資料為基礎(chǔ),優(yōu)選人工智能算法,對(duì)Mansuri油田白堊系Ilam組4個(gè)層的孔隙度和滲透率分布進(jìn)行模擬。首先利用5口有巖心物性分析資料的井,遴選出常規(guī)測井的聲波時(shí)差、密度和中子孔隙度作為輸入?yún)?shù),采用反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和支持向量回歸方法進(jìn)行儲(chǔ)集層孔隙度和滲透率計(jì)算,根據(jù)計(jì)算結(jié)果與巖心實(shí)測結(jié)果的相關(guān)性,選擇采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行物性計(jì)算。然后,利用克里金地質(zhì)統(tǒng)計(jì)算法,對(duì)Mansuri油田Ilam組4個(gè)層的孔隙度和滲透率分布進(jìn)行模擬,結(jié)果表明,層2.1和層2.2為高孔隙度層,層1、層2.1和和層2.2高滲透層,層3為非儲(chǔ)集層;儲(chǔ)集層孔隙度和滲透率分布總體呈北部高、南部低的特點(diǎn)。
【作者單位】： 伊朗德黑蘭大學(xué)科技學(xué)院地質(zhì)系;Petroleum
【關(guān)鍵詞】： 儲(chǔ)集層 物性模擬 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量回歸 Mansuri油田 扎格羅斯地區(qū)
【分類號(hào)】：P618.13
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本文編號(hào)：464706