地层原油物性参数大数据处理方法研究

摘要

生产测井数据解释过程中遇到测量数据不完整的生产井时,解释人员往往会主观加上人为因素,凭借经验进行解释,其结论是否合理需要进一步研究.文章提出基于生产测井大数据平台,提出一种流体物性参数深度学习处理方法,很好的解决了前述问题,科学合理的完善了生产测井数据中不足之处.由于生产测井解释中关键参数流体物性值计算不准确,直接导致生产测井解释精度偏低,不能解决生产实践问题.传统的计算方法,是利用在特定环境中分析出的公式来计算流体物性值,这些公式多有一定局限性、不能通用.研究流体物性参数深度学习大数据处理方法,设计新的计算模型,能综合考虑不同地区的井况特色,结合深度学习算法自适应调整模式,形成一套科学合理的算法系统弥补测量中的不足,达到准确计算地层原油物性参数值的目的.通过对生产测井数据的验证,其计算精度达到95%,满足测井解释的生产需求,能提高产液剖面解释精度,为提高油气增产提供有力的科学依据.