论文研究 页岩和致密气藏含水饱和度计算的新方法

水饱和度的确定是储层表征和根据产量预测未来储层性能的关键步骤。 当储层是指孔隙度和渗透率低的岩石，例如页岩和致密地层时，水饱和度的重要性已得到进一步确认。 在此通讯中，已应用了由最小二乘支持向量机（LSSVM）和基因表达编程（GEP）组成的两种先进的人工智能策略，以便开发可靠的预测模型来计算页岩和致密储层的水饱和度。 为此，已对位于美国西部最大的Mesaverde群致密油藏的12口井进行了广泛的岩心和测井数据库分析。 结果表明，由本研究开发的模型估算的含水饱和度数据与实际测井数据令人满意。 此外，这项研究中提出的新方法对于页岩和致密油藏的表征很有用，并可应用于相关软件。