王清辉， 朱 明， 冯 进， 管 耀， 侯博恒

（中海石油（中国）有限公司深圳分公司研究院，广东深圳 518067）

近年来南海东部海域勘探形势良好，发现储量较大的油层均需要落实产能，但海上钻杆地层测试（drill stem test，简称DST）费用昂贵，且探井和评价井均无法转化为生产井进行生产，需要进行纯油藏测井产能预测研究，为现场采取工程技术措施提供依据，减少测试层数，提高海上油气勘探开发经济效益[1]。目前，主要采用统计分析和智能算法来开展测井产能预测研究。统计分析方法是根据不同区域的影响因素，分析不同的测井响应及储层参数，选取对产能敏感的测井参数，建立区域性的测井产能预测模型[2-7]；智能算法的代表是神经网络方法，是通过样本训练方法建立测井曲线与自然产能的关系，确定最优的产能预测模型[8-10]。但上述方法都具有很强的区域性，且预测精度取决于测试样本的代表性和覆盖面。惠州凹陷储层非均质性强，油藏类型多样，油层纵向分布广泛，射孔方式多样，根据已测试纯油层建立的产能预测经验模型进行新钻探井产能预测的效果较差，难以满足当前海上油气勘探开发需求。

基于渗流力学理论推导的平面径向流产量方程是进行纯油藏产能评价及预测的基础，准确计算DST渗透率是进行产能评价及预测的关键。目前，储层测井渗透率的评价方法很多，但由于测井渗透率和DST渗透率的获取手段不同，二者差别很大[11]，且将纯油藏的测井渗透率转化为DST渗透率方面的研究很少。……