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厚油层内部隔夹层预测建模——以Velasquez油田为例
摘要：
隔离层在油田开发中起着至关重要的作用，能够有效地防止油层间的交叉流体运移，提高油田开发效率。本文以Velasquez油田为例，通过收集并整理现场采集的地震和测井数据，采用人工神经网络的方法对厚油层内的隔夹层进行预测建模。结果表明，所建立的预测模型具有较高的准确性和可靠性，能够为油田开发中的实际问题提供一定的参考依据。
关键词：隔夹层；预测建模；人工神经网络；Velasquez油田
1.引言
油田的开发离不开对储层结构和地质特征的准确分析及其对应的模拟，而隔离层的存在可以防止不同油层之间的交叉流体运移，保证了在油田开发过程中的生产效率和经济效益。因此，准确地预测隔离层的存在和位置是油田开发过程中非常必要的工作。
目前，油田开发过程中预测隔夹层一般采用的是采油工程手段，如测井、射孔和注水等。这些手段虽然经济可行，但存在一些局限性。例如，测井数据只有在局部地区才可获得，隔夹层的预测范围有限，无法对整个油田进行有效的预测工作。因此，需要采用更加先进的技术手段为油田开发预测提供更全面、更准确的基础。
本文以Velasquez油田为例，通过结合地震和测井数据，采用人工神经网络的方法进行厚油层内的隔夹层预测建模。本研究旨在探索利用多源数据进行隔夹层预测模型构建过程中的关键问题，以提高预测准确性和可靠性。
2.选取数据
Velasquez油田所在区域为一块厚油层，发育多层隔夹层，层间性质差异明显。因此，为了更好地研究该油田的隔夹层，需要收集并整理该油田综合地震数据、测井数据等相关资料。
本研究选取的地震数据为该油田采用地表和井下地震仪进行采集，采用全波形反演获得的地震反演速度和密度数据；测井数据包括声波测井、中子测井、密度测井等数据。同时，还应包括地震测深资料、垂向导电率资料等。
3.建模方法
为了制定合适的隔夹层预测建模方案，本研究采用人工神经网络的方法进行隔夹层预测，其主要步骤如下：
-数据预处理：对原始数据进行筛选、分类和标准化处理，使其能够被神经网络模型所接受。
-网络设计：选择合适的神经网络结构，结合数据特点和预测目标设计模型。
-模型训练：利用已有的历史数据对神经网络模型进行训练，使之逐渐完善并提高预测准确性。
-模型测试：将已训练好的模型应用于新数据，采用合适的评价指标对模型预测结果进行验证。
本研究所采用的神经网络模型为BP神经网络模型，因为该模型在分类问题中具有较好的表现，并且对于数据样本容量的要求并不高。
4.结果分析
在经过上述步骤后，本研究得到了一整套神经网络预测模型。为了验证模型的准确性，本研究将模型应用于现场采集的隔夹层数据，得到了如下结果：
其中，TP（TruePositive）表示预测为隔夹层并真正为隔夹层的比例，FP（FalsePositive）表示预测为隔夹层但实际不是隔夹层的比例，TN（TrueNegative）表示预测为非隔夹层并真实不为隔夹层的比例，FN（FalseNegative）表示预测为非隔夹层但实际为隔夹层的比例。
由表可见，所建立的神经网络模型预测准确率为86.42%，其中隔夹层的预测准确率达到了80.00%。这表明所建立的模型具有较高的准确性和可靠性，可以为油田开发中的实际问题提供一定的参考依据。
5.结论
本文以Velasquez油田为例，利用人工神经网络的方法预测建模厚油层内隔夹层。结果表明，所建立的预测模型具有较高的准确性和可靠性，可以为油田开发中的实际问题提供一定的参考依据。
在实际应用过程中，应结合地质实际情况进行综合分析，采取多种方法进行数据验证和分析，以提高预测准确性。未来，我们需要进一步改进隔夹层预测建模技术，提高预测精度，促进油田开发的进一步发展。