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岩石物理建模引导的低渗储层参数预测方法
被引量：
2
1
作者
汪锐
李芳
+3 位作者
刘仕友
孙万元
李松龄
黄晟
《煤田地质与勘探》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期187-197,共11页
【背景】准确预测储层参数对地下储层表征、气藏模式构建、产能释放及流体运移理解具有关键意义。传统基于岩心测量或数学−岩石物理建模的方法受限于弹性参数反演结果的多解性和低精度,难以满足现代勘探需求。【目的和方法】为提升低渗...
【背景】准确预测储层参数对地下储层表征、气藏模式构建、产能释放及流体运移理解具有关键意义。传统基于岩心测量或数学−岩石物理建模的方法受限于弹性参数反演结果的多解性和低精度,难以满足现代勘探需求。【目的和方法】为提升低渗储层参数预测的准确性,提出了一种岩石物理建模引导的低渗储层参数预测方法。将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为深度学习框架,从实际地震数据中直接预测含水饱和度、泥质含量及孔隙度;为解决标签数据稀缺问题,结合岩石物理建模与弹性参数随机扰动技术,生成高质量训练样本,有效扩充了数据集。【结果和结论】理论模型测试表明:在储层参数对岩石物理敏感性较低的情况下,也能实现低渗储层参数的空间分布预测;相比纯数据驱动的深度学习,仅需少量测井数据即可获得高精度的储层参数预测结果。在莺歌海盆地东方区的应用实践表明,该方法优化了钻井部署,助力了低渗领域的重大勘探突破和储量发现。
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关键词
深度学习
储层参数预测
标签数据构建
低渗储层
岩石物理建模
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职称材料
题名
岩石物理建模引导的低渗储层参数预测方法
被引量：
2
1
作者
汪锐
李芳
刘仕友
孙万元
李松龄
黄晟
机构
中海石油(中国)有限公司海南分公司
出处
《煤田地质与勘探》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期187-197,共11页
基金
中海油有限公司“十四五”重大科技项目(KJGG2022-0404)。
文摘
【背景】准确预测储层参数对地下储层表征、气藏模式构建、产能释放及流体运移理解具有关键意义。传统基于岩心测量或数学−岩石物理建模的方法受限于弹性参数反演结果的多解性和低精度,难以满足现代勘探需求。【目的和方法】为提升低渗储层参数预测的准确性,提出了一种岩石物理建模引导的低渗储层参数预测方法。将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为深度学习框架,从实际地震数据中直接预测含水饱和度、泥质含量及孔隙度;为解决标签数据稀缺问题,结合岩石物理建模与弹性参数随机扰动技术,生成高质量训练样本,有效扩充了数据集。【结果和结论】理论模型测试表明:在储层参数对岩石物理敏感性较低的情况下,也能实现低渗储层参数的空间分布预测;相比纯数据驱动的深度学习,仅需少量测井数据即可获得高精度的储层参数预测结果。在莺歌海盆地东方区的应用实践表明,该方法优化了钻井部署,助力了低渗领域的重大勘探突破和储量发现。
关键词
深度学习
储层参数预测
标签数据构建
低渗储层
岩石物理建模
Keywords
deep learning
reservoir parameter prediction
construction of labeled data
low-permeability reservoir
petrophysical modeling
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
岩石物理建模引导的低渗储层参数预测方法
汪锐
李芳
刘仕友
孙万元
李松龄
黄晟
《煤田地质与勘探》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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