基于随机神经网络的储集层孔隙度预测技术在Y3区块的应用

随机神经网络是通过对样本数据进行训练,寻求预测值和实测值之间误差最小的一种数学内插方法。通过曲线重构反演技术对原始地震数据体进行波阻抗反演,以提高地震资料对储集层的识别精度;在滤波参数选取中,通过共轭梯度算法计算最小检验误差,选取最佳的褶积算子和属性个数,使地震属性和目标参数最佳限度地吻合,避免了神经网络过度训练的缺陷。随机神经网络技术在Y3区块实际资料应用中,取得了良好的预测效果,相比线性回归法和传统神经网络方法提高了预测精度。

胜利油田第一口绕锥水平井钻井技术

胜利油田永3断块是典型的复杂小断块油藏,为进一步对该类型油藏进行挖潜,在仔细分析剩余油富集模式的基础上,决定在合适位置部署绕锥水平井。在分析了永3断块储层特点的基础上,介绍了永3断块第一口绕锥水平井——永3平6井的基本设计及施工情况,阐述了绕锥水平井钻井的技术难点和采取的技术措施。该井的成功实施及顺利投产,证明了绕锥水平井适合胜利油田东部老油区剩余油的进一步挖潜,具有推广价值。