基于机器学习的储层预测方法

作者:史长林; 魏莉; 张剑; 杨丽娜
来源:油气地质与采收率, 2022, 29(01): 90-97.
DOI:10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.2022.01.011

摘要

机器学习和数据挖掘具有出色的预测、分析、决策和计算能力,在油气勘探开发领域的应用已取得良好的效果。在总结储层预测方法的基础上,分析了不同储层预测方法的适用性及优缺点,应用机器学习方法,挖掘测井和地震数据,预测了储层的岩石类型、空间展布、孔隙度、渗透率和含油饱和度。将该方法与地震反演储层预测对比,结果表明该方法具有明显优势。一是挖掘地震数据蕴含的大量信息并进行多重属性融合,使预测精度提高;二是数据驱动代替经验驱动,使工作流程简化。

  • 单位
    中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司