吉林大学学报(地球科学版) 2015, 45(2) 649-654 DOI: 10.13278/j.cnki.jjuese.201502306    ISSN: 1671-5888 CN: 22-1343/P
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地球探测与信息技术
致密砂岩气层压裂产能及等级预测方法
潘保芝1, 石玉江2, 蒋必辞1, 刘丹1, 张海涛2, 郭宇航1, 杨小明2
1. 吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;
2. 中石油长庆油田勘探开发研究院, 西安 710018
摘要：

致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,因此进行压裂产能的预测很有必要。笔者研究了鄂尔多斯盆地苏里格东部地区盒8段致密砂岩气层的压裂产能及等级预测。利用反映储层流动性质的测井参数(电阻率、自然伽马、声波时差、中子、密度)与反应压裂施工情况的压裂施工参数(单位厚度砂体积、砂比、砂质量浓度、单位厚度排量、单位厚度入井总液量),选择数学统计方法神经网络法进行致密砂岩气层压裂产能等级预测。分析比较Elman神经网络、支持向量回归(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)3个神经网络预测致密砂岩气层压裂产能模型的网络结构参数、回判及预测精度以及运行耗费时间。结果表明:3个模型中,GRNN网络参数只有1个,回判和预测精度最高,运行时间小于1 s。因此,选择GRNN模型预测致密砂岩气层压裂产能,并用于苏里格东部地区致密砂岩气层压裂产能的等级预测。等级预测准确率达到90%。
关键词： Elman神经网络 支持向量回归 广义回归神经网络 苏里格地区 致密砂岩 压裂产能
收稿日期  2014-04-18   修回日期    网络版发布日期  2015-03-26  
DOI: 10.13278/j.cnki.jjuese.201502306
基金项目:

国家科技重大专项(2011ZX05044)
通讯作者:
作者简介: 潘保芝(1962-),女,教授,博士生导师,主要从事岩石物理学教学和研究工作,E-mail:panbaozhi@jlu.edu.cn
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