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申请/专利权人：中海石油(中国)有限公司深圳分公司
摘要：本发明涉及一种基于流动单元指数分类的储层渗透率预测方法，通过对目标井段的进行岩心取样，对样品进行实验，测得岩心样品的流动单元指数，并对流动单元进行分类，优选最佳流动单元数目，构建最佳渗透率解释模型；利用双向长短期记忆网络预测目标井段的流动单元指数；利用孔隙度模型计算目标井段的孔隙度，结合目标井段的最佳渗透率解释模型、流动单元指数、孔隙度，能够更准确地预测目标井段的渗透率，对于提高石油和天然气开采的效率、降低成本、降低钻探风险、保护环境和确保能源安全具有重要意义。
主权项：1.一种基于流动单元指数分类的储层渗透率预测方法，其特征在于，包括：步骤S1、根据若干深度点的岩心孔隙度实验数据和渗透率实验数据分析得到所述若干深度点的流动单元的流动单元指数，根据所述流动单元指数对所述流动单元进行分类，得到多组流动单元类型，其中，所述若干深度点分布在目标井段范围中，每组流动单元分类包括多个不同的流动单元类型；步骤S2、根据所述多组流动单元分类，构建所述每组流动单元分类的渗透率测井解释模型，按照筛选标准从所述多组流动单元分类中筛选出最佳流动单元分类，以及所述最佳流动单元分类的渗透率测井解释模型；步骤S3、利用若干深度点的测井数据训练双向长短期记忆循环神经网络模型，利用训练后的所述双向长短期记忆循环神经网络模型，预测储层目标井段的流动单元指数，根据所述最佳流动单元分类，判断所述储层目标井段各深度段的流动单元类型；步骤S4、利用储层目标井段测井数据，通过孔隙度模型计算储层目标井段的孔隙度测井解释结果；步骤S5、利用所述储层目标井段各深度段的流动单元类型，从所述最佳流动单元分类的渗透率测井解释模型中，确定各深度段对应的渗透率测井解释模型，通过所述孔隙度测井解释结果，预测储层目标井段的渗透率。
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