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基于图论聚类和最小临近算法的岩性识别方法——以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例
被引量:
9
1
作者
孔强夫
杨才
+2 位作者
李浩
耿超
邓健
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期884-890,共7页
碳酸盐岩具有非均质性强、岩性变化快和岩石类型复杂的特征,岩性精细识别难度大,严重制约了储层参数的计算及后续油气开发。以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例,结合岩心和薄片等分析测试资料将储层发育的岩性分为8类:藻粘结白云...
碳酸盐岩具有非均质性强、岩性变化快和岩石类型复杂的特征,岩性精细识别难度大,严重制约了储层参数的计算及后续油气开发。以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例,结合岩心和薄片等分析测试资料将储层发育的岩性分为8类:藻粘结白云岩、粉晶白云岩、泥晶白云岩、灰质白云岩、白云质灰岩、灰岩、膏质白云岩和石膏,明确了不同岩性的测井响应特征。采用机器学习的思想,将已知岩性定名样本作为训练数据,利用图论聚类分析方法建立岩性识别训练模型,在此基础上结合最小临近算法对未取心井岩性进行预测,实现了不同岩性的精细识别。区块应用结果表明:该方法岩性识别整体符合率高达91.3%,有效提高了岩性识别精度。
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关键词
测井响应
机器学习
图论聚类
最小临近算法
盲井预测
岩性识别
碳酸盐岩
四川盆地西部
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职称材料
题名
基于图论聚类和最小临近算法的岩性识别方法——以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例
被引量:
9
1
作者
孔强夫
杨才
李浩
耿超
邓健
机构
中国石化石油勘探开发研究院
中国石油集团长城钻探工程有限公司国际测井公司
中国石油西南油气田分公司蜀南气矿
中国石油华北油田公司勘探开发研究院
出处
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期884-890,共7页
基金
中国科学院A类战略性先导科技专项(XDA14010204)
国家自然科学基金项目(41902149)。
文摘
碳酸盐岩具有非均质性强、岩性变化快和岩石类型复杂的特征,岩性精细识别难度大,严重制约了储层参数的计算及后续油气开发。以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例,结合岩心和薄片等分析测试资料将储层发育的岩性分为8类:藻粘结白云岩、粉晶白云岩、泥晶白云岩、灰质白云岩、白云质灰岩、灰岩、膏质白云岩和石膏,明确了不同岩性的测井响应特征。采用机器学习的思想,将已知岩性定名样本作为训练数据,利用图论聚类分析方法建立岩性识别训练模型,在此基础上结合最小临近算法对未取心井岩性进行预测,实现了不同岩性的精细识别。区块应用结果表明:该方法岩性识别整体符合率高达91.3%,有效提高了岩性识别精度。
关键词
测井响应
机器学习
图论聚类
最小临近算法
盲井预测
岩性识别
碳酸盐岩
四川盆地西部
Keywords
log response
machine learning
graphic clustering
K-Nearest Neighbor
unknown well prediction
lithology identification
carbonate
western Sichuan Basin
分类号
TE135.1 [石油与天然气工程—油气勘探]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图论聚类和最小临近算法的岩性识别方法——以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例
孔强夫
杨才
李浩
耿超
邓健
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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