【摘 要】
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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
【机 构】
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中国石化石油勘探开发研究院,北京100083中国石油集团长城钻探工程有限公司国际测井公司,北京100083;中国石油西南油气田分公司蜀南气矿,四川泸州646000;中国石油华北油田公司勘探开发研究院,
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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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