应用神经网络技术预测辽河滩海油气储层产能

"神经网络在辽河滩海地区油气储层产能预测中的应用 (2001年)。本文探讨了利用测井资料和神经网络技术预测油气储层产能的方法，并在辽河油田实际应用中验证了其有效性。" 在油气田开发中，储层产能的预测是一项关键任务，它直接影响油田的开发方案和经济效益。传统的产能预测方法往往基于静态的储层参数，如有效孔隙度、渗透率等，但这些参数无法充分反映储层的动态行为。针对这一问题，文章提出了一种结合神经网络技术的新方法。 文章首先从达西二维产量公式出发，这是一个描述油气井稳定生产时流体流动的经典模型。通过引入相对渗透率和含水饱和度的函数关系，作者构建了一个将油气储层产能与有效孔隙度、渗透率以及电阻率等参数联系起来的多元非线性关系式。这些参数通常可以通过测井资料获取，因此，测井数据在产能预测中扮演着重要角色。 测井资料提供了储层的静态特性，如岩石物性、流体性质等，但它们并不直接反映产能这一动态特性。因此，如何将静态参数转化为动态产能预测是一个挑战。文章中提到，神经网络作为一种强大的非线性映射工具，能够处理复杂的关系，非常适合于这类问题。作者采用人工神经网络技术，建立了一个能够处理上述多元非线性关系的预测系统。 在实际应用中，这个神经网络系统被应用于辽河油田滩海地区的海南构造带东营组三段储层。通过对历史数据的学习和训练，系统能预测新井的产能，结果表明该方法具有较高的准确性和实用性，为油田的开发决策提供了有力支持。 总结来说，文章提出了一个基于神经网络的油气储层产能预测模型，该模型能够整合测井数据并考虑储层的动态行为。通过在辽河油田的实际应用，验证了这种方法的有效性和可行性。这种方法为油田开发提供了一种新的、更准确的产能预测工具，对于优化开发策略和提高经济效益具有重要意义。