复杂岩性及多相流体智能识别方法.pdf

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1、石油勘探与开发2012年4月PETROLEUMEXPLORAT10NANDDEVEL0PMENTVOl_39No．2243文章编号：1000—0747(2012)02—0243—06复杂岩性及多相流体智能识别方法李雄炎，周金昱。，-，李洪奇，张少华，陈亦寒2(1．中海油研究总院；2．中国石油大学(北京)博士后流动站；3．低渗透油气田勘探开发国家工程实验室；4．中国石油长庆油田公司勘探开发研究院；5．中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院)基金项目：国家高技术研究发展计划(863)项目(2009AA062802)摘要：基于优化

2、算法与分类算法的基本原理，针对K—Means优化后的岩心、测井和产液数据集，利用自组织特征映射神经网络SOM聚类建立岩性预测模型，综合决策树和支持向量机建立流体预测模型，并利用遗传算法、网格算法和二次算法对支持向量机的重要参数进行优化，以精确识别复杂储集层岩性和多相流体。对准噶尔盆地东部五彩湾凹陷石炭系复杂储集层4口新井进行精细解释，SOM岩性预测模型、决策树和支持向量机流体预测模型识别准确率分别为91．30％和95．65％，岩性复杂并非导致该储集层中流体性质差异的主要因素；由于研究区数据集复杂性和非线性程度不够强，导致决策树的

3、建模精度优于支持向量机，分别为94_31％和86．97％，且线性的多项式函数性能优于径向基函数RBF和神经元函数Sigmoid、支持向量分类机中C-SVC的分类性能和泛化能力强于0．SVC。图3表4参24关键词：岩性识别；流体识别；储集层评价；计算智能；预测模型中图分类号：TE122．1文献标识码：AComputationalintelligentmethodsforpredictingcomplexlithologiesandmultiphasefluidsLiXiongyan一，ZhouJinyu一，LiHongqi，Zha

4、ngShaohua一，ChenYihan(1．CNOOCResearchInstitute，Beo'ing100027，China；2．PostdoctoralCenterofChinaUniversityofPetroleum，Beijing102249，China；3．NationalEngineeringLaboratoryfo，LowPermeabilityPetroleumExplorationandDevelopment，Xi’an710018，China；4．Exploration＆DevelopmentResea

5、rchInstituteofPetroChinaChangqingOilfieldCompany，Xi’an710018，China；5．CollegeofGeophysicsandInformationEngineering，ChinaUniversityofPetroleum，Beijing102249，China)Abstract：Onthebasisofthebasicprinciplesofoptimizationalgorithmsandclassificationalgorithms，theSelf-Organiz

6、ingfeatureMapneuralnetwork(SOM)isappliedtoestablishthepredictivemodeloflithologyfortheK—Meansoptimizeddatasetincludingcoredata，loggingdataandwelltestsdata．Additionally,thedecisiontreeandsupportvectormachineareusedtobuildthepredictivemodeloffluidonthebasisofthelitholo

7、gyidentification．Theoptimizationalgorithms，includinggenetic，gridandquadratic，areadoptedtooptimizetheimportantparametersofC-SVCandD—SVC，suchaseandy，soastoaccuratelyidentifythecomplexlithologiesandmulti~'hasefluidsofcomplicatedreservoirs．TheSOMmodelandthedecisiontreean

8、dsupportvectormachineareutilizedtoprocessfournewwellsinthecomplicatedCarboniferousreservoirsoftheWucaiwanSag，easternJunggarBasin．Th