论文部分内容阅读
为研究塔河油田碳酸盐岩裂缝型储层测井评价方法,选取塔河油田奥陶系目标储层为研究工区开展研究。基于“岩心刻度测井”和“成像标定常规”的思想,研究了裂缝发育储层的测井响应特征;选取裂缝敏感测井信息,以交会图、裂缝综合概率和BP神经网络等手段建立裂缝识别模型;以岩心描述和电成像资料为基础,选取并放大充填物敏感测井信息,采用交会图、主成分分析-贝叶斯判别、GA-BP神经网络建立了充填物识别标准;综合测井、岩心、录井和试采资料,以油气、水层的测井响应特征为基础,利用测井信息交会、正态概率分布、优化粒子群改进的模糊C均值聚类算法(PSO-FCM)建立了区域流体识别标准;综合裂缝和充填物的识别结果对有效储层类型进行划分,基于双孔隙组分模型、最优化等方法分类别建立孔、渗、饱等储层参数计算模型,并以储层参数为指标建立了储层级别快速识别标准。研究结果表明:裂缝型储层响应特征为:高伽马、高自然电位、低电阻率,水平裂缝发育储层声波时差高,FMI成像可对裂缝产状和有效性进行标定;裂缝发育储层的测井响应特征为各交会图版的适用性提供了指示,裂缝综合概率和BP神经网络法裂缝的识别符合率较高,神经网络识别符合率达89.65%;交会图版法难以对充填物进行准确识别,GA_BP神经网络识别法有一定的效果,多元统计分析识别效果最好,识别符合率达91.7%;测井信息交会流体识别法易受井眼等情况的影响,油、水层往往具有不同的累积概率分布斜率范围,PSO-FCM结合流体概率阈值交会图的流体识别方法效果较好,为碳酸盐岩流体识别提供了参考;研究区包含三类有效储层,分类参数建模效果显示:双孔隙组分与最优化孔隙度计算模型结果较为一致,基于双重孔隙的渗透率模型计算结果与地层实际情况更为接近,双孔隙组分含水饱和度模型弥补了阿尔奇公式的不足,研究区储层级别包含四类,储层级别划分对储层快速评价具有指示作用。