综合应用录井资料识别裂缝型储层及其物性评价方法研究的任务书.docx

综合应用录井资料识别裂缝型储层及其物性评价方法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着油气勘探领域的不断深入和技术的不断进步，裂缝型储层日益受到人们的关注。裂缝型储层是利用裂缝渗流来储集并运移油气的岩石体。其储量和产能往往比非裂缝型储层高出很多，由于其独特的渗流性质，对于裂缝型储层的识别和评价成为了目前油气勘探领域中的一个热点问题。目前，常用的识别和评价方法主要基于地震勘探、井壁测井以及岩心样品分析等技术手段，但是这些方法存在着一些缺陷和不足。地震勘探的分辨率受限于波长，对于储层中的小断裂难以有效识别；井壁测井的采样范围受限于岩芯直径，在储层中的小断裂上进行采样难度较大；而岩心样品分析只能样本有限地代表整个储层的物性，对于储层的物性评价有一定限制。因此，需要继续探讨一些新的识别和评价方法。
二、研究目的
该研究旨在通过综合应用录井资料来识别裂缝型储层，并评价其物性参数。具体来讲，该研究将采取以下措施：
1.录井资料分析
通过对录井曲线（如测井曲线、声波速度等）的分析，寻找反应裂缝型储层存在的指标，并从中筛选出重要参数。
2.裂缝识别
在重要参数的基础上，建立裂缝型储层识别模型，并测试其准确性。
3.物性评价
通过物性数据的采集，对裂缝型储层的物性进行评价，并将评价结果与其他评价方法进行对比，验证其优越性。
三、研究内容
1.录井资料分析
（1）对录井曲线进行预处理，包括数据清洗、校正、滤波等。
（2）选取测井曲线、声波速度、密度等关键曲线，对其进行分析，找出反映裂缝型储层特征的指标。
（3）筛选出重要参数，并进一步探究其物理意义和应用性。
2.裂缝识别
（1）建立裂缝型储层识别模型，选取机器学习算法（如决策树、神经网络等）。
（2）收集裂缝型储层数据集，并进行清洗和转换。
（3）对模型进行训练，测试并评估其准确性和稳定性。
3.物性评价
（1）对裂缝型储层进行采样，包括在岩心样品上进行物性测量以及现场测试等。
（2）对采集到的物性数据进行分析，得出裂缝型储层的物性参数（如孔隙度、渗透率等）。
（3）将裂缝型储层的物性参数与其他评价方法的评价结果进行比对。
四、研究意义
本研究通过综合应用录井资料识别裂缝型储层，并评价其物性参数，能够有效解决现有识别和评价方法的缺陷和不足。该方法具有数据采集范围广、成本低廉、操作简便等优点，可以较好地指导开发裂缝型储层的策略。因此，本研究在理论上和应用上都具有一定的推广和应用价值。
五、研究任务
（1）对录井资料进行预处理、分析和筛选，确定反映裂缝型储层特征的重要参数。
（2）建立裂缝型储层识别模型，收集数据集，进行训练和测试。
（3）采集裂缝型储层数据样本，进行物性评价，并与其他评价方法进行比对。
（4）撰写研究报告，对研究结果进行总结和分析，并提出对未来研究的建议。