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致密砂岩储集层渗透率预测修正方法汇报人：2024-01-28

CONTENTS引言致密砂岩储集层基本特征渗透率预测模型建立模型验证与误差分析修正方法提出与应用实例结论与展望

引言01

致密砂岩储集层作为非常规油气资源的重要赋存类型，其开发对于保障国家能源安全具有重要意义。渗透率是评价储集层物性和油气流动能力的重要参数，但由于致密砂岩储集层的复杂性和非均质性，渗透率预测存在较大难度。因此，开展致密砂岩储集层渗透率预测修正方法研究，对于提高储层评价和油气开发效果具有重要意义。研究背景和意义

国内外研究现状及发展趋势国内外学者在致密砂岩储集层渗透率预测方面开展了大量研究，提出了多种预测方法和模型。然而，由于致密砂岩储集层的复杂性和非均质性，现有预测方法仍存在较大误差和不确定性。随着非常规油气资源的不断开发和利用，对致密砂岩储集层渗透率预测精度的要求越来越高，迫切需要开展更加深入和系统的研究。

本文旨在开展致密砂岩储集层渗透率预测修正方法研究，通过对比分析现有预测方法的优缺点，建立更加准确和可靠的渗透率预测模型。提高致密砂岩储集层渗透率预测精度，为储层评价和油气开发提供更加准确和可靠的数据支持。本文采用理论分析、实验测试和数值模拟相结合的方法，开展致密砂岩储集层渗透率预测修正方法研究。首先通过收集和分析相关文献资料，了解国内外研究现状及发展趋势；其次通过实验测试获取致密砂岩储集层物性参数和渗透率数据；最后利用数值模拟方法建立渗透率预测模型，并进行验证和修正。研究内容研究目的研究方法研究内容、目的和方法

致密砂岩储集层基本特征02

致密砂岩储集层通常形成于稳定克拉通盆地、前陆盆地或裂谷盆地中，受构造应力影响较小。主要发育于河流相、三角洲相、湖泊相等沉积环境中，具有不同的沉积亚相和微相。物源区母岩类型、成熟度及搬运距离等因素对致密砂岩储集层的发育具有重要影响。构造背景沉积环境沉积物源地质背景与沉积环境

以石英砂岩、长石石英砂岩和岩屑石英砂岩为主，成分成熟度和结构成熟度较低。岩石类型矿物组成物性参数矿物成分复杂，包括石英、长石、岩屑、云母等，粘土矿物含量较高。孔隙度低，一般小于10%；渗透率极低，通常小于0.1mD，属于低孔低渗储层。030201岩石学特征与物性参数

以原生粒间孔为主，次生溶蚀孔和微裂缝也较为发育。孔隙连通性差，喉道细小且分布不均，导致流体渗流阻力大。表现为非达西渗流特征，启动压力梯度较高，流体流动能力弱。孔隙类型孔隙结构渗流特征孔隙结构与渗流特征

渗透率预测模型建立03

常规测井解释方法主要利用测井资料计算孔隙度、渗透率等参数，但受测井分辨率和解释模型限制，难以准确预测致密砂岩储集层渗透率。岩心分析方法通过实验室测定岩心渗透率，结果准确可靠，但成本高、周期长，且难以覆盖整个储层。地球物理反演方法利用地震、测井等地球物理资料反演储层物性参数，但受资料品质和反演算法限制，预测精度有待提高。现有渗透率预测方法及局限性

新模型充分考虑了致密砂岩储集层的岩石物理特性、孔隙结构、泥质含量、裂缝发育程度等多种因素，以提高渗透率预测精度。综合考虑多种因素利用机器学习算法对大量样本进行学习训练，建立渗透率与各种影响因素之间的复杂非线性关系。引入机器学习算法根据实际应用效果，对模型进行自适应修正，不断优化模型参数和算法，提高预测精度和适用性。模型自适应修正新模型构建思路与原理

数学表达式新模型采用多元非线性回归方程作为渗透率预测的数学表达式，具体形式可根据实际情况进行调整。参数确定方法模型参数通过对大量样本进行统计分析、机器学习训练等方式确定，确保参数具有代表性和可靠性。同时，根据实际应用情况对参数进行动态调整和优化。模型数学表达式及参数确定

模型验证与误差分析04

03实际应用数据收集实际致密砂岩储集层的渗透率数据，与模型预测结果进行对比分析。01交叉验证法将数据集分为训练集和验证集，通过多次交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力。02留出验证法将数据集随机划分为训练集和测试集，利用训练集训练模型，并在测试集上验证模型性能。模型验证方法及数据来源

相对误差将绝对误差与实际观测值相比，得到相对误差，以评估模型预测的准确性。均方根误差（RMSE）计算模型预测值与实际观测值之间差值的平方和的平均数的平方根，衡量模型预测的整体精度。绝对误差计算模型预测值与实际观测值之间的绝对差值，分析误差的分布情况。误差类型识别与统计分析

原始数据的准确性和完整性对模型预测结果具有重要影响。数据中的噪声、异常值和缺失值等都可能导致预测误差的产生。数据质量模型在建立过程中通常会对实际问题进行一定的简化和假设。如果假设条件与实际情况不符，就会导致模型预测结果产生偏差。模型假设模型中的参数选择对预测结果具有重要影响。不同的参数选择可能导致模型性能的差异，从而产生预