融合随钻核磁共振与机器学习的疏松砂岩储层孔隙结构评价新方法

针对疏松砂岩常规物性、压汞实验难度大,岩心标定测井评价孔隙结构精度低的特点,通过随钻核磁共振测井T2谱、铸体薄片分析资料,采用特征参数提取、主成分分析、高斯混合聚类算法,对研究区储层孔隙结构进行分类。研究结果表明:随钻核磁共振T2谱中能够提取表征孔隙连通性、大小及分布的13个特征参数,经主成分分析、高斯混合聚类算法处理解释后,研究区储层孔隙结构分为Ⅰ—Ⅴ共五类,T2谱逐渐向左偏移,小孔隙占比逐渐增大,岩性从粗砂岩过渡至细-中砂岩,孔隙类型从粒间孔过渡至粒间溶孔,孔隙结构逐渐变差。

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本文档关键词:核磁共振,孔隙,砂岩,疏松,融合