一种用于油气储量评估中渗透率预测新模型

作     者：谷宇峰 张道勇 阮金凤 王琴 鲍志东 张昊泽 GU YuFeng;ZHANG DaoYong;RUAN JinFeng;WANG Qin;BAO ZhiDong;ZHANG HaoZe

作者机构：自然资源部油气资源战略研究中心北京100034 中国石油长庆油田采油五厂西安710200 中国石油大学(北京)北京102249 

出 版 物：《地球物理学进展》 (Progress in Geophysics)

年 卷 期：2022年第37卷第2期

页      码：588-599页

摘      要：致密砂岩储层因受成岩作用和裂缝分布等地质因素严重影响,其渗透率值很难用带有储层其他参数的显式来准确求取.根据测井解释理论,渗透率是储层地质因素的一种综合影响,从而也能看作是多种测井曲线的一种综合响应,可通过拟合测井曲线来预测.LightGBM模型在数据拟合方面表现出众,其计算效率被证明比传统拟合模型的更高,为此本文采用该模型来预测渗透率.由于该模型在建模时使用了较多的超参数,难以保证预测结果为最优,所以本文采用PSO技术对其进行优化,进而提出PSO-LightGBM.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层为验证对象,并通过设计两个实验来验证提出模型的预测能力.实验结果显示提出模型的预测结果误差和PSO-XGBoost的误差非常接近,都为最小,但PSO-XGBoost的耗时却约是提出模型的21倍.实验结果证明PSO-LightGBM能够在不失精度的情况下快速预测致密砂岩储层渗透率,是一种高效的渗透率拟合预测模型,在测井解释智能化研究方向上具有推广应用价值.

主 题 词：渗透率预测 致密砂岩储层 人工智能 LightGBM模型 

学科分类：081801[081801] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 

核心收录：

D　O　I：10.6038/pg2022FF0067

馆 藏 号：203111437...