| 基于偏最小二乘回归方法的毛管压力曲线预测超致密砂岩储层渗透率 |
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| 引用本文： | 郭一凡,司马立强,王亮,郭宇豪.基于偏最小二乘回归方法的毛管压力曲线预测超致密砂岩储层渗透率[J].油气地质与采收率,2022,29(6):67-76. |
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| 作者姓名： | 郭一凡 司马立强 王亮 郭宇豪 |
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| 作者单位： | 1.西南石油大学地球科学与技术学院，四川成都610500；2.西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室，四川成都610500；;2.西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室，四川成都610500；3.成都理工大学能源学院，四川成都610059 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金联合项目“热液作用下的深部含铀油蚀变砂岩地球物理响应及铀油兼探方法”（U2003102），中国博士后科学基金面上资助项目“多因素耦合作用下的致密油储层孔隙结构与含油性评价”（2015M582568）。 |
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| 摘 要： | 由于川西坳陷南部大邑构造须家河组三段超致密砂岩储层渗透率影响因素复杂，经分析、计算发现基于毛管压力曲线的多种经典渗透率预测模型预测精度不理想且存在一定的局限性。为提高超致密砂岩储层渗透率预测精度，在详细分析6种经典渗透率预测模型存在预测误差原因的基础上，优选特征参数，综合考虑孔喉半径、孔喉分布等多项渗透率影响因子，采用留一交叉验证法确定的模型最佳潜变量个数，应用偏最小二乘回归方法（PLSR）建立Winland-r5（PLSR）模型、Pittman（PLSR）模型、Swanson（PLSR）模型3类超致密砂岩储层渗透率预测模型，有效地解决了基于普通最小二乘回归方法（OLS）的渗透率预测模型面临众特征参数多重共线性、小样本不具备模型泛化能力的问题。结果表明，基于偏最小二乘回归方法的3类渗透率预测模型，预测超致密砂岩储层渗透率的误差明显降低，具备泛化能力强、预测精度高、适用性良好的优势。
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| 关 键 词： | 地球物理勘探 超致密砂岩 毛管压力曲线 偏最小二乘回归方法 渗透率预测 |
Prediction of ultra-tight sandstone reservoir permeability by capillary pressure curve based on partial least squares regression method |
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| GUO Yifan,SIMA Liqiang,WANG Liang,GUO Yuhao.Prediction of ultra-tight sandstone reservoir permeability by capillary pressure curve based on partial least squares regression method[J].Petroleum Geology and Recovery Efficiency,2022,29(6):67-76. |
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| Authors: | GUO Yifan SIMA Liqiang WANG Liang GUO Yuhao |
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