基于极限学习机的碳酸盐岩储层测井评价方法——以川中北部GM区块灯二段为例

作者：徐鹏宇; 周怀来; 赵霞; 周捷; 刘俊平; 陶柏丞

来源：大庆石油地质与开发, 2022, 41(06): 133-142.

DOI：10.19597/j.issn.1000-3754.202203051

• 碳酸盐岩
• 斜率关联度
• 极限学习机
• 滑动窗口
• 流动单元指数
• 离散岩石聚类

由于受沉积环境、物性、含气水饱和度等因素的影响，非均质碳酸盐岩常规测井储层评价的储层参数识别精度不高。针对这一问题，根据研究区实际情况将储层类型分为孔隙型、裂缝-孔隙型、孔洞型及裂缝-孔洞型4类，再利用斜率关联度选取滑动窗口内对储层类型敏感的测井响应曲线作为极限学习机的训练目标，通过对相邻滑动窗口的叠加来识别目标层的储层类型，然后分别建立各储层类型的孔隙度解释模型。通过计算修正后流动单元指数，应用离散岩石聚类技术划分孔渗等级，建立了渗透率解释模型。结果表明：极限学习机能保证分类精度在95%以上，单次训练耗时0.01 s；采用4种孔隙度解释模型的ELM算法决定系数平均值为0.838，优于PSO-SVM算法；结合流动单元指数和离散岩石聚类技术将孔隙空间类型划分为11小类，能有效地对复杂孔隙空间进行表征。该方法得出的测井综合评价结果可为复杂碳酸盐岩储层气藏的合理高效开发提供必要的支撑。

• 单位
  油气藏地质及开发工程国家重点实验室; 成都理工大学