【摘 要】
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破裂压力是判断岩石是否起裂的重要依据，而现有的随钻测井资料仅能解释地应力、弹性模量等参数，缺乏对破裂压力的解释。为了准确预测破裂压力并降低施工压力和风险，基于准格尔盆地MH区块的流体扫描成像（flow scanner image, FSI）测试的产出剖面测井资料，区分泡酸与不泡酸两种方式，分别建立广义回归神经网络（generalized regression neural network, GRN
【基金项目】
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国家科技重大专项（2016ZX05042,2016ZX05042003）；
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破裂压力是判断岩石是否起裂的重要依据，而现有的随钻测井资料仅能解释地应力、弹性模量等参数，缺乏对破裂压力的解释。为了准确预测破裂压力并降低施工压力和风险，基于准格尔盆地MH区块的流体扫描成像（flow scanner image, FSI）测试的产出剖面测井资料，区分泡酸与不泡酸两种方式，分别建立广义回归神经网络（generalized regression neural network, GRNN）模型，对该区块油井开发进行破裂压力预测，并运用交叉验证方法得出光滑因子，通过与真实破裂压力值对比验证模型的准确性，并与反向传播（back propagation, BP）神经网络和Hubbert-Willis（H-W）模型的预测结果进行对比分析，再基于此预测给出泡酸建议。结果表明：GRNN模型预测结果与实际破裂压力更接近，且均方根误差为4.54%,平均百分比误差为0.03%,均优于BP神经网络和H-W模型。GRNN模型不受地质条件影响且预测精度高，操作简便，可用于该地区破裂压力预测，也可作为后续井FSI测试的替代，不但可以为同类地区的施工提供借鉴，而且可以为同地区开发资源节约成本。
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