深层缝洞型油藏井间连通路径智能预测技术

摘要：

深层缝洞型碳酸盐岩油藏是多期地质构造和岩溶作用改造形成的油藏,缝洞体结构复杂、非均质性强,常规的碎屑岩油藏井间连通预测技术不适用.基于静、动态数据结合多重分形、曲线相似度分析等技术,自动提取缝洞单元不同机理下相邻井响应程度等生产动态特征参数,实现井间连通程度自动评价.利用深度残差网络实现地震多属性融合刻画储集体空间结构,采用强化学习和多目标算法自动搜索三维连通路径.以塔里木盆地塔河油田不同岩溶背景典型缝洞单元为例,自动提取的动态响应特征及三维连通路径的展布形态说明裂缝网络是风化壳岩溶井间主要连通通道,多向连通性好;主断裂和次级断裂是断控岩溶井间的主要通道,沿断裂呈条带状连通;古暗河岩溶沿多层暗河连通,局部充填垮塌具有分段性.研究成果对深层缝洞型油藏剩余油与提高采收率研究具有较大的指导意义.

关键词：强化学习、多目标优化、三维连通路径、地震多属性融合、岩溶系统、缝洞型油藏、塔河油田、塔里木盆地

所属期刊栏目：44

分类号：TE344(油气田开发与开采)

资助基金：国家自然科学基金U19B6003

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1290-1299