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基于机器学习的煤系致密砂岩气储层分类研究
——以鄂尔多斯盆地DJ区块为例

2022-08-09要惠芳赵明坤

煤炭科学技术 2022年6期
关键词:分类模型

要惠芳 ,赵明坤,陈 强

(1.太原理工大学 矿业工程学院,山西 太原 030024;2.煤与煤系气地质山西省重点实验室,山西 太原 030006;3.河南省煤炭地质勘察研究总院,河南 郑州 450052)

0 引 言

致密砂岩气资源量约占到全球非常规资源量的70%,是重要的接替能源[1]; 鄂尔多斯盆地作为我国主要的深部致密砂岩气产区,其上古生界石炭、二叠系储层是典型的以低、特低孔隙度和渗透率为特征的准连续型气藏,物性非均质性较强[2-4]。流动单元,又称岩石物理流动单元[5]、水动流动单元[6-7],是受沉积、成岩作用等因素控制的、以非均质性为特征的不同类型储集单元,而在相同类型单元内部岩石物理性质相似,流体渗流特征相似[8],可近似为均质性的或可预测的[5,9]。因此,流动单元的合理分类是决定是否可以将低孔低渗储层物性的非均质问题简化为均质问题的关键。流动单元的划分主要有成因特征分类法及微观孔隙结构统计分析法2类。前者全部或部分考虑了沉积相、岩石相、成岩和构造作用等地质控制因素,具体表征参数包括矿物组分和粒度、成熟度及分选性等岩石学特征[10],压实、胶结、溶蚀、破裂等成岩作用特征[6],高分辨率层序及成因砂体组合、沉积微相及界面,隔层、夹层、沉积构造等沉积学特征[11],断层及其封堵性等构造学特征[12],划分方法有层对比及相叠加[10]、层次分析[13]、灰色关联[14]等。但该类方法对地质认识依赖大,效率低,可实现性较差。而微观孔隙结构法主要利用孔隙度、渗透……

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