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胡尖山油田长7油藏井网适应性分析: 胡尖山油田长7油藏是以'三低'(低压、低渗、低产)为特征的典型特低渗透油田,资源潜力大,目前控制地质储量1.3 ×108t,但储量丰度底,隔夹层较发育,储层物性差,开发难度大,投产井单井产能低.通过对该地区的构造特征、沉...; 李龙龙周创飞刘梅陈章顺; 关键词：特低渗透油田水平井井网适应性; 文献传递

胡尖山地区长9储层四性关系研究被引量：1: 2013年; 提高胡尖山地区长9储层测井解释精度,通过对各类资料的收集、整理、校正、分析,进行储层"四性"关系研究。认为长9储层属低、特低孔隙度-特低渗透率储层;岩性以长石砂岩为主,成分和结构成熟度均中等。研究确定了储层有效储层下限标准:物性下限标准孔隙度为7.3%,渗透率为0.28×10-3μm2;电性下限声波时差为214.2μs/m。; 李长志朱玉双张翠萍周创飞; 关键词：四性关系有效储层

基于机器学习的油水层解释新方法--以新安边油田南部长7油层组为例被引量：1: 2023年; 储层物性测井解释工作是石油勘探开发的一项重要任务。由于复杂的地质条件和沉积环境,储层非均质性与测井响应特征之间的非线性关系表明,线性测井响应方程和经验统计公式已不能有效表征储层特征,传统的储层特性解释方法与研究人员经验直接相关,存在一定程度的不确定性,因此本研究提出基于机器学习方法对新安边油田南部长7油层组进行油水层解释。首先,筛选测井序列齐全且有准确试油结果的数据作为样本数据,对其进行数据清洗;其次,基于一对一支持向量机(OVO SVM)与随机森林(RF)算法分别建立油水层解释模型进行对比分析,利用10折交叉验证进行模型参数优选;最后,利用参数优选后性能较高的OVO SVM模型对部分测井信息进行二次解释。研究结果表明,OVO SVM模型性能优于RF模型,解释准确率超过90%,对新安边油田新增数据采用该模型进行二次解释,变更解释结果层位54层。; 陶静张宝辉杨博周创飞胡晓雪卜广平路向伟屈乐

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周创飞