微观剩余油仿真研究综述
传统的建模方法包括确定性建模和随机建模,但它们不能实现储层参数在时间维的预测。建立储层参数的四维模型能够揭示储层参数在四维空间的分布和演化规律,对剩余油的进一步挖潜具有重要的理论和现实意义。本文在充分吸取已有两种储层四维建模方法优点的基础上,提出了一种建立储层四维模型的新方法:首先结合实验分析、生产动态等资料,来求取历史储层参数;接着利用人工神经网络方法,对历史储层参数进行学习与训练,总结出各井点储层参数随时间的演变规律,进而对未来的井点储层参数做出预测;然后建立起构造模型,应用随机模拟或克里金插值方法来预测井间的储层参数;最后应用三维数据场可视化技术,对各个开发时期的储层参数进行显示。通过该
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