川西地区新场须二气藏开发对策探讨

川西地区新场气田须二气藏2000年因新851井获得高产工业气流而发现,但通过多年的勘探开发评价,天然气产量仍处于徘徊阶段。通过对须二气藏地质特征和气藏动态特征等分析研究认为,须二气藏主要受裂缝控制,气水关系复杂,不同裂缝系统具有不同气水界面;气井一旦见水,产量和压力将快速下降。为此,提出开发此类气藏措施和办法,加强储层研究,勘探开发一体化,合理配产以及出水后排水采气等,提高气藏采收率和开发经济效益,为类似气藏开发提供借鉴。

新场气田须二气藏单井气水层识别模型研究

川西新场气田须二气藏为典型的低渗致密碎屑岩气藏,由于地质条件复杂,储层非均质性严重,气水分布十分复杂,束缚水含量较高,气层、气水同层电阻率界限模糊不清,测井解释往往造成很大误判。针对这一难点,应用基于粒子群算法(PSO)的核主成分分析与支持向量机(KPCA–SVM)模型进行气水层识别。模型先通过核主成分分析(KPCA)进行非线性属性变量提取,再将提取的属性变量作为支持向量机(SVM)的输入变量,在识别过程中利用粒子群算法(PSO)寻优,最终实现气水层识别。将模型应用于新场气田须二气藏气水层识别,识别结果符合研究区的实际情况。

核主成分分析与支持向量机模型在储层识别中的应用

针对低孔、低渗致密储层识别较常规储层难这一问题,首次应用核主成分分析与支持向量机(KPCA-SVM)模型进行储层识别。该模型先通过核主成分分析(KPCA)进行非线性特征参数提取,然后将提取的特征参数作为支持向量机(SVM)的输入变量,最终实现储层识别。由于KPCA-SVM模型集成了核函数、主成分和支持向量分类机的优点,较好地解决非线性小样本的问题,能消除数据之间的噪音,降低维数,而又不缺失有效信息,达到准确快速预测的功能。将该模型应用到新场须二气藏新856井区储层预测中,预测结果验证了本模型的优越性,可作为致密储层预测的可选方法。