利用测井资料预测克拉玛依油田八区克上组油层产能
Using log data for predicting oil-gas production capacity of Keshang Formation reservoir in eighth block, Kelamayi oil-field.作者机构:中国石油勘探开发研究院 西安石油学院
出 版 物:《石油地球物理勘探》 (Oil Geophysical Prospecting)
年 卷 期:2001年第36卷第3期
页 面:285-290页
核心收录:
学科分类:0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 082002[工学-油气田开发工程]
摘 要:基于达西二维产量公式 ,通过研究储层产能的理论公式 ,并分析储层产能的两类主要影响因素 (人为因素和储层因素 ) ,认为在一个油区内各种作业方式等人为因素大致相同的前提下 ,储层产能主要取决于储层的性质。在此基础上 ,本文建立起储层产能与测井数据之间的关系 ,采用人工神经网络技术建立了储层产能预测系统。该系统采用了 5个评价参数 (有效孔隙率、渗透率、含油饱和度、泥质含量和产能系数 )作为输入节点 ,通过人工神经网络 (ANN)模型预测出表示储层动态特征的结果。将本方法用于预测新疆克拉玛依油田八区克上组油层的产能 ,取得了良好的效果 ,从而证实了本方法的有效性。