【摘 要】
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准噶尔盆地克拉玛依油田八区下乌尔禾组分布有一定规模的低阻油层。数十年持续开采导致油气产量下降,因此准确识别低阻油层是老区挖潜的前提条件,而测井资料解释是识别低阻油
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准噶尔盆地克拉玛依油田八区下乌尔禾组分布有一定规模的低阻油层。数十年持续开采导致油气产量下降,因此准确识别低阻油层是老区挖潜的前提条件,而测井资料解释是识别低阻油层最重要和有效的方法。但是,由于低阻油层成因复杂,传统解释方法效果不理想,难以有效识别。而且各个油田对低阻油层的测井解释标准也不尽相同。近年来快速发展起来的机器学习算法,因其具有运算效率高、泛化能力强的优势,有可能在低阻油层测井解释方面取得突破。本文以克拉玛依油田八区下乌尔禾组256井断裂上盘为研究对象,以试采资料为基础选择训练样本,尝试运用随机森林、极端随机树、K-近邻及Adaboost四种机器学习算法对测井资料进行解释,识别低阻油层。结果表明,优化后的极端随机树算法模型表现最优,预测精度可达91.5%,进而在主力油区及扩边区进一步测试该算法模型的应用效果。实验结果表明,极端随机树算法在小井距主力油区的平均预测精度为73.6%,能够有效识别油层;在大井距的扩边区域,平均预测精度为59.3%,效果较差。
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