期刊文章详细信息
基于测井曲线斜率的KNN分类算法常规测井裂缝识别——以普光气田礁滩相储层为例
Fracture Identification in Conventional Log through KNN Classification Algorithm Based on Slope of Logging Curve——A Case Study of Reef Flat Facies Reservoir in Puguang Gasfield
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]成都理工大学博士后流动站,四川成都610059 [2]中国石化中原油田分公司,河南濮阳450017
基 金:国家重大专项"高含硫碳酸盐岩气藏精细描述及开发规律研究"(项目编号:2011ZX05017-001)部分研究成果
年 份:2014
卷 号:19
期 号:1
起止页码:70-74
语 种:中文
收录情况:CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、PA、RCCSE、普通刊
摘 要:常规测井相对岩心和成像测井来说,具有普遍性和经济性,在裂缝识别研究过程中具有岩心和成像测井不可替代的作用。如何利用常规测井资料对裂缝进行有效识别,特别是对于储层物性好、裂缝发育的边水油(气)藏,是防止边水顺裂缝突进、保障油(气)藏高效开发的关键。以普光气田长兴组和飞仙关组岩心裂缝观察为基础,从裂缝测井响应原理出发,提出对测井曲线求斜率,放大裂缝测井响应特征的方法,并利用对类域的交叉或重叠较多的待分样本集具有较好分类作用的KNN分类算法,进行裂缝识别。通过对普光气田礁滩相储层裂缝常规测井识别的运用,证实该思路对储层物性好、裂缝和孔隙同时发育的双重孔隙介质储层的有效裂缝和无效裂缝具有很好的识别效果,常规测井识别结果和岩心观察裂缝识别结果之间具有很高的吻合性。
关 键 词:裂缝识别 KNN分类算法 测井曲线斜率 礁滩相储层
分 类 号:TE27]
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