基于随机森林算法的深层低对比度气藏流体识别

为了解决塔里木盆地博孜井区巴什基奇克组深层气藏低对比度成因机理不明确、流体识别效果差等问题,基于铸体薄片、高压压汞以及核磁共振等分析化验资料,深入剖析低对比度成因机理;结合测井资料及生产动态资料,选取孔隙度、电阻率、体积模量、流体压缩系数、流体指数、等效流体体积模量与流体体积模量,应用随机森林算法进行流体识别。研究结果表明,塔里木盆地博孜井区巴什基奇克组深层气藏低对比度成因机理具有区域性差异,南井区低对比度是地层水矿化度、孔隙度及孔隙结构共同作用的结果,碳酸盐胶结物发育程度是北井区气藏低对比度成因的主控因素;基于随机森林算法的低对比度气藏流体识别模型的预测集精确率平均值为89.25%,该预测模型削弱了单一流体识别因子所引起的多解性,为气田的高效开发提供可靠依据。