【摘 要】
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在油藏开发过程中,影响采收率和剩余油的直接因素有很多,其中井间砂体的分布、侧向延续性和连通性是重要因素之一。由于在油层沉积规律认识不清,特别是复杂河流相储层的沉积
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在油藏开发过程中,影响采收率和剩余油的直接因素有很多,其中井间砂体的分布、侧向延续性和连通性是重要因素之一。由于在油层沉积规律认识不清,特别是复杂河流相储层的沉积特征与砂体连通性认识不清的区域仍有大量剩余油不能采出,因此在大多数油田已进入以挖潜为主的高含水开发阶段,生产难度和开发成本不断上升的情况下,综合利用地震、测井、生产开发动态等资料,精细认识储层地质特征和砂体连通性,对指导油田科学而又有针对性地制定开发调整方案,保持油田稳产具有重要意义。本课题以“葡北二断块北井-震联合储层精细预测研究”和“多井测井解释评价系统”项目为实际研究背景,针对综合利用测井和地震数据进行砂体连通性分析开展研究,建立多学科信息融合方法和模型,实现不同信息的交互和特征互补。论文采用基于信息融合和人工智能等相关技术,面向砂体连通性判别,综合利用地震和测井资料建立典型沉积模式和砂体分布模式,构建追踪算法。综合采用小层对比技术、测井曲线特征对比技术,同时考虑地震数据展示的空间特征,进行砂体连通性判别的应用技术和方法研究。论文首先利用地震资料,进行同相轴追踪,完成层段结构对比,建立起地层层序骨架模型;利用测井曲线活度划分层序的方法实现地震数据中的地层组层序标定。然后,建立细分结构,利用储层岩性指示曲线将自然电位和自然伽玛测井的复合曲线等多信息融合,利用遗传算法进行地层对比。对岩相段内细分对比到沉积单元或单砂层,在完成各个联井剖面地层对比之后,将对比结果扩展到整个油田区块含油层段空间,确定出每个小层在油藏空间中的分布。最后利用多信息融合技术,结合测井曲线和地震数据进行砂体追踪。采用概率神经网络和地质统计学方法,利用多学科融合信息以及趋势面分析,实现对储层砂体的横向预测和精细描述。
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