复杂砂砾岩储层分类：柴北缘牛东地区的核磁测井方法

"这篇论文详细探讨了柴达木盆地北缘牛东地区的砂砾岩储层特性及其分类评估方法。文章指出该区域的山前块状含砾砂岩储层具有复杂的岩性和孔隙结构，非均质性显著，使得传统的储层参数评估和分类面临挑战。作者利用孔隙度、渗透率、薄片分析、X射线衍射等岩心测试数据，揭示了渐新统下干柴沟组储层的岩石性质、岩屑成分、胶结物类型以及储集空间的特点。 核磁共振(T2谱)测井技术与毛管压力曲线在表征储层孔隙结构上都起到重要作用。由于核磁数据的连续性，可以将核磁数据转化为伪毛管压力曲线，从而更有效地对复杂砂砾岩储层进行分类。通过对毛管压力曲线的形态分析，论文将储层分为三类。进一步地，基于幂函数模型，论文建立了将核磁T2谱转换为毛管压力曲线的转换模型，确保了在深度上的连续性。 为了验证这个分类方法的有效性，研究者对84块岩心的压汞曲线进行了形态分类，并利用广义神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)技术将全井段的伪毛管压力曲线用于储层类型的预测。预测结果与压汞实验的分类结果相吻合，证明了这种方法在复杂砂砾岩储层分类中的实用性。 这项研究为复杂储层的分类提供了新的理论依据和技术手段，有助于提高柴北缘牛东地区储层评价的准确性和效率，对于油气勘探和开发具有重要意义。" 这篇论文的贡献在于开发了一种结合核磁测井和广义神经网络的新型储层分类方法，克服了传统方法在复杂储层评估中的局限性，为地质学家和工程师提供了更精确的储层描述工具。