沙19断块低电阻率油层成因与识别研究——基于BP神经网络

"沙19断块E1f13低电阻率油层成因及识别* (2009年)" 本文深入探讨了沙埝油田沙19断块E1f13油层中出现的低电阻率油层现象及其成因。低电阻率油层是指油层的电阻率值较低，甚至接近或低于相邻水层的电阻率，这给传统的测井评价带来了显著的挑战。研究者通过对沙19断块的岩性、物性、粘土矿物、重矿物、地层水矿化度、油层厚度以及测井和试油等多方面数据的综合分析，揭示了低电阻率油层的形成主要受以下几个因素影响： 1. 岩性因素：油层岩石颗粒细小，孔隙结构复杂，导致电阻率降低。 2. 地层水矿化度高：高矿化度的地层水会增加油层的导电性，从而降低电阻率。 3. 砂泥岩薄互层：砂岩与泥岩的交替薄层分布可能导致电阻率测量的混淆，使得油层电阻率降低。 针对这一问题，研究者应用了人工神经网络技术，特别是BP（Back Propagation）神经网络模型，选取了5条能够反映该区域低电阻率油层特性的测井曲线作为输入参数，构建了一个学习样本库。通过训练和优化网络，实现了对储层的预测识别，有效地解决了油水层识别难题。这种方法展示了BP神经网络在处理复杂非线性问题时的优势，尤其在面对传统统计识别方法难以解决的案例时，表现出更强的智能性和适应性。 低电阻率油层的研究对于提高油田开发效率和资源潜力的挖掘至关重要。沙埝油田的案例研究为苏北盆地乃至更广泛的低电阻率油层研究提供了参考，表明了综合地质特征分析和先进识别技术结合的应用价值。国外自20世纪70年代开始关注此类油层，而我国在90年代也开始加大研究力度，特别是在江苏油田，低电阻率油层已成为重要的增产研究对象。因此，这类研究对于提升国内油田开发技术水平和经济效益具有重要意义。