摘要

束缚水饱和度在测井评价中是不可或缺的参数之一,在计算相渗数据、水淹层定量划分以及储量计算时尤为重要。针对研究区具有的特殊高孔隙度高渗透率储层,在没有密闭取心资料和核磁共振测井资料的情况下,仅依靠压汞资料建立求取束缚水饱和度的经验公式存在较大误差。在综合考虑研究区高孔隙度高渗透率储层条件的基础上,通过岩心实验资料对影响束缚水饱和度的参数进行单因素分析,建立依据单因素分析的多元线性回归束缚水饱和度模型,进而利用BP神经网络对束缚水饱和度进行预测。实际井验证发现,BP神经网络的预测值较多元回归拟合模型的计算值精度更高,其平均绝对误差为1.17%,平均相对误差为6.45%。表明BP神经网络预测束缚水饱和度在研究区高孔隙度高渗透率储层中实际应用效果好。