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BP神经网络在储层物性预测中的应用——以鄂尔多斯南部镇原区块为例 总被引:1,自引:0,他引:1
与传统的数理统计方法对储层物性参数(孔隙度和渗透率)预测相比,BP神经网络由于高度非线性映射能力及极强的自适应和自学习能力,可以更精确地预测储层物性参数。通过建立储层参数与测井信息之间的解释模型,运用BP神经网络的基本原理,对镇原区块延长组长81小层的储层参数进行预测,并对其精度进行检验,检验结果表明,BP神经网络方法对储层参数的预测较常规数理统计方法(多元回归)有较大的提高.显示出BP神经网络在储层参数预测中的优势和潜力。通过由此建立的解释漠型,用BP神经网络对该区储层参数进行预测。 相似文献
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安塞油田部分区块进入开发中后期,常规措施增产效果差,提高采收率难度大。2006年引入微生物采油技术,开展菌种筛选评价及微生物采油矿场试验,试验效果良好并取得较为可观的经济效益,进一步丰富了安塞油田提高采收率技术手段。 相似文献
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安塞油田套损井长效防治工艺技术 总被引:1,自引:0,他引:1
随着油田开发时间的延长,油水井套损问题日益突出,成为制约油田稳产和高效开发的不利因素。近年来,安塞油田通过大量室内和现场研究,不断探索套管损坏机理和有效治理对策,逐步形成了针对不同套损类型的“以防为主、舫治结合”的套损井长效治理工艺,并取得了良好的治理效果和效益,对安塞油田后期开发中有效解决油水井套损问题提供了积极的指导。 相似文献
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控缝高压裂技术在安塞油田长2底水油藏的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
安塞油田长2油藏为典型的底水油藏,储层改造难度大,采用常规压裂工艺易导致底水上窜,甚至水淹。安塞油田在底水油藏“三低一小”储层改造模式的基础上,引入控缝高压裂技术,现场试验证明,该工艺能达到底水油藏储层改造控水增油的目的,应用前景良好。 相似文献
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为了解古地貌与油气成藏的关系, 以安塞油田南部地区为例, 利用该地区丰富的钻井与测井资料, 采用印模法恢复了该地区侏罗纪古地貌形态, 并在此基础上详细分析了古地貌对延安组成藏的控制作用。安塞南部侏罗系主要发育河谷、陡坡和支沟3 种古地貌单元: 河谷主要发育于研究区西南地区, 河谷走向近东西向, 是由强烈的河谷下切作用形成的; 陡坡为高地与古河谷之间的过渡地带, 宽度为3. 0~9. 5km, 可进一步将其划分为陡坡区与缓坡区; 支沟对延长组地层的冲蚀及对陡坡的支解起重要作用, 使地层边缘发生破碎并形成坡咀。河道砂体及支沟是油气运移的良好通道, 陡坡区砂体为油气的有利储集体,而陡坡区内的有效构造圈闭或岩性上倾尖灭圈闭是安塞油田南部油气富集的潜力区。 相似文献
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以安塞油田王窑区为研究对象,应用灰色关联度法确定重复压裂影响参数权重及敏感性大小排序,以及各参数的合理取值范围,并综合应用动态分析法、试井法和统计规律法探索重复压裂合理时机,为油田开发后期的选井和选时提供一定的指导。 相似文献
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