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题名基于测录数据的潜山地层压力评价新方法
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作者
陈现军
徐长敏
郭书生
陈玉鑫
孙挺
师淑怡
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机构
中法渤海地质服务有限公司
中海石油(中国)有限公司海南分公司
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
西安石油大学石油工程学院
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出处
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期84-96,共13页
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基金
中海石油(中国)有限公司重大科技项目(KJGG2022-0405)。
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文摘
基岩潜山地层压力的准确预测是制约其安全高效勘探开发的关键。以琼东南盆地潜山地层为例,通过测井、录井、测试等数据的综合分析,阐明潜山地层的压力分布及测录井参数的响应特征,构建测录参数交会超压幅度识别图版,建立基于测录井二元/多元数据耦合的潜山地层压力机器学习评价新方法。结果表明,潜山带超压与上覆沉积岩地层超压之间没有明显的关联性,成压和保压条件共同决定现今压力大小和分布规律;测井低波速、低密度特征表明潜山内部裂缝更为发育,更有可能存在流体充注和超压的条件,录井D_(c)指数、机械比能等参数偏小表征同样的骨架和裂缝发育程度下,需要的破岩能量和破岩的难度均较小,井底压持效应以及岩石的三轴压缩强度更低,超压幅度更大;传统的单一测井、录井参数或者简单的二元线性及非线性拟合评价潜山储层压力的适用性较差,采用随机森林法建立的基于测录井二元/多元数据耦合的潜山地层压力机器学习评价新方法应用效果较好。
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关键词
机器学习
测井及录井参数
地层压力评价
基岩潜山
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Keywords
machine learning
logging and drilling parameters
formation pressure evaluation
bedrock buried hill
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分类号
TE142
[石油与天然气工程—油气勘探]
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