基于BP神经网络技术的H区长3储层分类评价研究

为服务于陇东油田H区长3储层开发方案调整设计,本文在相关文献调研基础上,梳理储层评价分类主要方法及应用,结合收集到的地质资料、岩心资料、测井资料和生产动态资料等,开展长3储层特征分析,参考鄂尔多斯盆地低孔低渗储层分类评价认识,提出研究区长3储层分类评价标准,借助BP神经网络技术,开展长3储层分类评价.研究表明,长3储层从下至上可细分为长33、长32、长31等三个亚层、9个小层,长3为典型的低孔特低渗储层,平均孔隙度为10%,渗透率为0.3×10^(-3)μm^(2);长3储层主要为岩屑质长石砂岩、长石砂岩及长石质岩屑砂岩,长石溶孔是本区长3最主要的储集空间类型;根据毛管压力曲线及动态生产资料,结合前人认识将储层类型划分为三种类型;优选声波时差、深感应电阻率等储层类型敏感测井响应,结合储层砂地比、孔隙度和渗透率等参数,利用BP神经网络技术开展储层分类评价,精细刻画了研究区长3储层类型平面展布特征.研究建立的储层分类评价技术具有一定的参考意义,揭示的长3储层类型分布特征对开发方案调整设计具有重要支撑作用.