人工神经网络在低阻油层识别上的应用

低阻油层作为一种非常规储层 ,其含油性受多个因素影响。常规测井解释方法评价低阻油层有很大的困难。人工神经网络具有自适应、自学习、抗干扰能力较强的特点。本文利用BP模型 ,结合低阻油层的电性特征 ,成功地对河南油区下二门油田的低阻油气层进行了识别。

渤南油田六区剩余油分布研究

本文以渤南油田六区剩余油分布状况为研究目标 ,在油藏地质、开发特征再认识的基础上 ,将流动单元研究与数值模拟相结合 ,成功地实现了油田开发历史的拟和 。