致密气藏水平井测井产能预测方法研究.pptx

致密气藏水平井测井产能预测方法研究汇报人：2024-01-09

CONTENTS引言致密气藏基本特征与测井响应水平井产能影响因素分析基于测井资料的产能预测方法实例应用与效果评价结论与展望

引言01

研究背景和意义能源需求增长随着全球能源需求的持续增长，非常规油气资源，尤其是致密气藏的开发利用日益受到重视。测井技术的重要性测井技术是油气勘探开发过程中的重要环节，对于致密气藏等复杂储层的产能预测具有重要意义。提高产能预测精度的需求传统的产能预测方法往往精度不高，难以满足致密气藏高效开发的需求，因此研究新的产能预测方法具有重要意义。

国内外研究现状及发展趋势国内外研究现状目前，国内外学者在致密气藏水平井产能预测方面已经开展了大量研究，提出了多种预测方法，如数值模拟、经验公式、智能算法等。发展趋势随着计算机技术的不断发展和人工智能技术的广泛应用，未来致密气藏水平井产能预测方法将更加智能化、精细化，预测精度和效率将得到进一步提高。

本研究旨在通过深入分析致密气藏水平井的测井响应特征，结合地质、工程等多方面因素，建立适用于致密气藏水平井的产能预测模型，并对其进行验证和优化。研究内容首先收集整理国内外相关文献和资料，分析致密气藏水平井的测井响应特征和产能影响因素；其次，基于机器学习、深度学习等人工智能技术，构建产能预测模型；最后，利用实际生产数据进行模型验证和优化，形成一套完整的致密气藏水平井产能预测方法。技术路线研究内容和技术路线

致密气藏基本特征与测井响应02

致密气藏通常具有低孔隙度和低渗透率的特征，储层物性差，流体流动困难。致密气藏在空间上分布不均匀，不同区域或层位的物性差异较大。致密气藏的形成和分布受多种地质因素控制，如构造、沉积、成岩作用等。低孔低渗非均质性复杂的地质条件致密气藏基本特征

致密气藏在测井曲线上通常表现为高声波时差、低密度、高中子孔隙度等特征。测井响应受多种因素影响，如井眼条件、泥浆性质、仪器性能等，这些因素可能导致测井数据的失真或误差。测井响应特征及影响因素影响因素测井响应特征

对原始测井数据进行去噪、平滑、归一化等处理，以提高数据质量。测井资料预处理通过对比分析、交会图分析等方法，对处理后的测井数据进行质量控制，确保数据的准确性和可靠性。同时，建立测井数据质量评价标准，对不符合标准的数据进行剔除或修正。质量控制测井资料预处理与质量控制

水平井产能影响因素分析03

致密气藏的孔隙度、渗透率等物性参数对水平井产能具有重要影响。一般来说，孔隙度、渗透率越高，产能越高。储层的非均质性会导致水平井在钻遇不同岩性、物性储层时，产能产生差异。储层压力与温度是影响致密气藏水平井产能的重要因素。一般来说，储层压力越高、温度越低，越有利于气体的产出。储层物性储层非均质性储层压力与温度地质因素

水平井长度是影响产能的重要因素之一。一般来说，水平井长度越长，与储层的接触面积越大，产能越高。水平井长度井眼轨迹的优劣直接影响到水平井的钻遇率和储层暴露程度，从而影响产能。井眼轨迹不同的完井方式会对水平井产能产生不同的影响。例如，裸眼完井、筛管完井等不同的完井方式会导致不同的产能效果。完井方式工程因素

生产压差是影响致密气藏水平井产能的关键因素之一。生产压差越大，气体的流动速度越快，产能越高。生产压差随着生产时间的延长，致密气藏水平井的产能会逐渐下降。这是由于储层压力的降低和近井地带污染等原因导致的。生产时间不同的生产制度会对致密气藏水平井的产能产生不同的影响。例如，合理的开关井制度、配产制度等可以优化生产效果，提高产能。生产制度生产动态因素

基于测井资料的产能预测方法04

神经网络模型基于人工神经网络算法，通过训练测井资料样本，构建产能预测的神经网络模型。支持向量机模型采用支持向量机算法，利用测井数据作为输入，产能作为输出，建立产能预测的支持向量机模型。多元线性回归模型利用测井资料中的多个参数，通过多元线性回归方法建立产能预测模型。产能预测模型建立

03交叉验证通过交叉验证方法，评估模型的稳定性和泛化能力，确保模型的可靠性。01参数敏感性分析通过分析各参数对产能的影响程度，确定模型中的关键参数。02参数优化方法采用遗传算法、粒子群优化等优化算法，对模型参数进行寻优，提高模型的预测精度。模型参数确定与优化

模型验证方法利用实际生产数据对模型进行验证，计算模型的预测误差和相关指标。误差分析方法采用均方误差、平均绝对误差等指标，对模型的预测误差进行定量评估。模型改进策略根据误差分析结果，对模型进行针对性的改进和优化，提高模型的预测精度和适用性。模型验证与误差分析

实例应用与效果评价05

实例选择选择具有代表性的致密气藏水平井作为研究实例，确保实例具有典型性和代表性。数据准备收集实例井的测井数据、地质资料、生产数据等，进行必要的预处理和整理