基于BP神经网络技术的储层流动单元研究

黄珏油田方4阜一段储层属低孔隙度、低渗透率储层,储层特性较为复杂,在进行储层参数的求取时存在较大误差。结合取心物性资料、测井资料,选用流动带指数IFZ划分方法将取心井储层流动单元划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,并建立流动单元的识别和划分标准。在此基础上,利用BP神经网络技术对取心井储层流动单元进行学习训练,与测井曲线建立其相关的学习和预测模型,对非取心段储层流动单元进行预测,明显提高了测井解释精度,为储层精细评价提供一种较有效的研究方法。

油田井筒资料计算机处理一体化平台技术

针对当前油田企业井筒资料分散作业的特点,提出了建立井筒资料计算机处理一体化平台的设想,从而提高资料解释处理的效率和精度。