[1]马小林,陈科贵,黄亮,等.南苏丹P区块高孔隙度高渗透率储层束缚水饱和度确定方法[J].测井技术,2019,43(05):497-502.[doi:10.16489/j.issn.1004-1338.2019.05.011]
 MA Xiaolin,CHEN Kegui,HUANG Liang,et al.Method for Determining the Irreducible Water Saturation of the High-porosity and High-permeability Reservoirs in P Block of South Sudan[J].WELL LOGGING TECHNOLOGY,2019,43(05):497-502.[doi:10.16489/j.issn.1004-1338.2019.05.011]
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南苏丹P区块高孔隙度高渗透率储层束缚水饱和度确定方法()
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《测井技术》[ISSN:1004-1338/CN:61-1223/TE]

卷:
第43卷
期数:
2019年05期
页码:
497-502
栏目:
解释评价
出版日期:
2019-10-20

文章信息/Info

Title:
Method for Determining the Irreducible Water Saturation of the High-porosity and High-permeability Reservoirs in P Block of South Sudan
文章编号:
1004-1338(2019)05-0497-06
作者:
马小林1陈科贵1黄亮2李冰2郭红光3蒋新宇2
(1.西南石油大学地球科学与技术学院,四川成都610500;2.中国石油集团测井有限公司 国际事业部,北京100000;3.中国石油集团测井有限公司长庆分公司,陕西西安710000)
Author(s):
MA Xiaolin1CHEN Kegui1HUANG Liang2LI Bing2GUO Hongguang3JIANG Xinyu2
(1. School of Geoscience and Technology, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan 610500, China; 2. International Division, China Petroleum Logging CO. LTD., Beijing 100000, China; 3. Changqing Branch, China Petroleum Logging CO. LTD., Xi’an, Shaanxi 710000, China)
关键词:
束缚水饱和度高孔隙度高渗透率单因素分析多元回归BP神经网络
Keywords:
irreducible water saturation high-porosity and high-permeability single factor analysis multiple regression method BP neural network
分类号:
P631.84
DOI:
10.16489/j.issn.1004-1338.2019.05.011
摘要:
束缚水饱和度在测井评价中是不可或缺的参数之一,在计算相渗数据、水淹层定量划分以及储量计算时尤为重要。针对研究区具有的特殊高孔隙度高渗透率储层,在没有密闭取心资料和核磁共振测井资料的情况下,仅依靠压汞资料建立求取束缚水饱和度的经验公式存在较大误差。在综合考虑研究区高孔隙度高渗透率储层条件的基础上,通过岩心实验资料对影响束缚水饱和度的参数进行单因素分析,建立依据单因素分析的多元线性回归束缚水饱和度模型,进而利用BP神经网络对束缚水饱和度进行预测。实际井验证发现,BP神经网络的预测值较多元回归拟合模型的计算值精度更高,其平均绝对误差为1.17%,平均相对误差为6.45%。表明BP神经网络预测束缚水饱和度在研究区高孔隙度高渗透率储层中实际应用效果好。
Abstract:
Irreducible water saturation is one of the indispensable parameters for logging evaluation, and very important for calculating relative permeability, quantitatively dividing water-flooded layers and calculating reserves. For the high-porosity and high-permeability reservoirs in the study area, without underground cores and NMR logging data, the empirical formula for obtaining irreducible water saturation by mercury injection data may bring a large error. In this study, core data is used to analyze the parameters influencing irreducible water saturation, and then establish an irreducible water saturation model with a multiple regression method, and finally predict irreducible water saturation using a BP neural network. Field application has proved that the irreducible water saturation predicted by the BP neural network is more accurate than the value calculated by the multiple regression model. The average absolute error of the former is 1.17% and the average relative error is 6.45%. The irreducible water saturation predicted by the BP neural network is effective for in the high-porosity and high-permeability reservoirs in the study area.

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备注/Memo

备注/Memo:
基金项目:国家自然科学基金项目“四川盆地油钾兼探的地球物理评价方法研究”(41372103) 第一作者:马小林,男,1994年生,硕士研究生,从事测井解释工作。E-mail:980943031@qq.com 通讯作者:陈科贵,男,1959年生,教授,从事石油地质、测井储层评价技术和四川钾盐普查研究。E-mail:chenkegui@21cn.com(修改回稿日期: 2019-01-14本文编辑余迎)
更新日期/Last Update: 2019-10-20