科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
孔隙度和渗透率是描述储层物性特征的重要参数。常规的孔隙度和渗透率计算方法基于线性拟合，模型较单一且准确度不足。因此，基于文献调研和鄂尔多斯盆地H油田延9储层概况，总结了一些常用的孔隙度和渗透率计算方法，进而提出一种梯度提升决策树预测储层物性的方法，该方法将得到的物性参数和多条相关测井曲线作为梯度提升决策树的多元输入信息，通过训练得到预测孔隙度和渗透率的模型。H油田的21口井中6口井有实验数据，利用其中4口井与用常规的统计回归法和孔渗拟合法得出的15口井的物性数据进行训练，另外2口井作为测试集，结果表明梯度提升决策树储层预测方法的孔隙度、渗透率结果与岩心分析结果相关性均为0.9，常规方法计算结果的相关性也较高，分别为0.88、0.87。为提高模型解释精度，将常规方法计算的物性和训练集的物性及其测井曲线作为梯度提升决策树的多元输入信息进行训练，优化后梯度提升树结果与岩心分析结果相关性达到0.93。
- 单位
