综合油层物理学和油藏描述工作流程以增强渗透率及含水饱和度预测能力
精确地描述渗透率的大小对于油藏描述是很有必要的,同时,其对于确定多孔介质中的流体流动来优化油田的生产也是是非常有必要的.一些有效的渗透率预测技术,例如,孔隙度-渗透率变换、最近的人工智能和计算神经网络,都是非常有效的,但是这些技术都仅能适度地拟合岩心数据,这是由于地质学和非均质性方面的内容非直接相关或者缺少时,就局限在了均质孔隙介质.岩心描述中的地质学信息,例如包括了成岩作用信息的岩相,当这些信息被归入相似沉积环境下的岩石类型时,其会表现出与渗透率的某种联系.本文的目的是建立一个稳定的模型,模型将综合地质学、油层物理学信息以及强非均质碳酸盐岩油藏的测井信息,以精确地预测渗透率.通过使用一种叫做基于图象的多重分辨率集成(MRGC)的模式识别算法,提出了渗透率预测方法,运用岩心的数据资料以及试井分析资料来标记预测结果,然后说明了当地质学资料综合了分析数据时在渗透率预测中获得的巨大改进.最终,使用预测得到的渗透率数据作为J函数中的输入参数,校正了电缆测井中使用经典阿尔奇饱和度方程时造成的饱和度计算不确定性.总之,当确定了稳定的渗透率和饱和度高度函数并关联了具有油层物理学意义的重要地质学资料时,高置信水平的烃类体积估计便完成了.
2016-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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