基于测井特征的鄂尔多斯盆地苏里格地区成岩相自动识别研究

本文探讨了井成岩相自动识别技术在鄂尔多斯盆地苏里格地区的具体应用。作者以岩性作为测井特征的主要提取和识别单元，旨在消除不同岩性的干扰，确保识别过程专注于单一类型的成岩相。岩性识别的精度得到了提升，通过分析黏土矿物含量的比例，这些比例能够指示孔隙流体的酸碱性，进一步增强了成岩相判别的准确性。 成岩相是地层岩石经历成岩作用后的最终状态，它对油气储层的形成和分布有重要影响。研究者根据成岩作用对孔隙和裂缝演化的最终结果，定义了测井成岩相。他们采用了一种基于贝叶斯最佳分类的概率神经网络模型，对不同测井组合下的识别性能进行了对比，以此优化识别算法的效率和精度。 该论文通过对鄂尔多斯盆地苏里格地区的实地应用，结果显示，提出的测井成岩相识别方法与实际取心鉴别结果的符合率达到了81%，这表明这种方法具有较高的实用性和可靠性。特别值得注意的是，识别出的溶蚀相区域在实际的试气过程中表现出较好的一致性，基本对应于气层或气水同层，没有出现误判的差气层，这对于油气资源的探查和开发具有重要意义。 关键词"油气储层", "岩性", "测井", "成岩相", "成岩作用", "概率神经网络", 和"黏土矿物"揭示了论文的核心关注点，即如何通过整合测井数据、地质理论以及先进的机器学习技术，实现高效准确的成岩相识别，从而提高油气资源的勘查和开发效率。 总结来说，本文的研究成果提供了一个有效的工具，不仅有助于地质学家更好地理解成岩过程对储层的影响，也为石油和天然气行业的勘探决策提供了有力的数据支持。通过自动化和精确的成岩相识别，可以减少人为因素的误差，降低成本，推动能源行业的科技进步。