深度学习技术在 Y 油田剩余油预测中的探索

青 王(西安石油大学地球科学与工程学院，中国 东方地球物理公司研究院地质研究中心，中国)
爱荣 李(西安石油大学地球科学与工程学院，中国)
嘉伟 任(东方地球物理公司研究院，中国)
振周 李(东方地球物理公司研究院，中国)
宁 尹(东方地球物理公司研究院，中国)

摘要

随着大量油田由勘探阶段向开发阶段转移，对油藏精细描述的需求日益突出。剩余油分布关系到开发方案的编制，因此剩余油预测技术成为油藏开发的重要技术手段之一。当前常用的剩余油预测方法存在多属性耦合、精度无法保证的缺点，深度学习神经网络算法，可以通过数据训练建立数据之间的非线性映射关系，再通过数据学习获得未知数据。因此，论文开展了深度学习技术在剩余油预测中的探索，利用1991年和2011年地震井旁道信息和地震采集时钻井的含水饱和度曲线，通过深度学习神经网络模型，建立地震数据和含水饱和度信息之间的非线性映射关系，实现地震数据体输入以及含水饱和度体的输出，进而刻画出Y油田2011年的剩余油平面预测图。

关键词

深度学习；神经网络；剩余油预测

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/smg.v4i3.11405