结合NMR横向弛豫时间谱与压汞资料的砂岩储层改进渗透率智能预测方法

摘要

由于低孔低渗储层的孔隙结构特征复杂,储层非均质性严重,导致准确评价低孔低渗储层渗透率存在困难.利用核磁T2谱曲线形态评价渗透率的方法能够反映储层孔喉非均质变化特征,但忽略了孔喉结构参数在渗透率计算中的作用.提出一种利用核磁T2谱和孔喉结构参数相结合的改进渗透率神经网络预测模型的方法,首先采用线性刻度转换法,利用X井核磁T2谱数据以及对应的11块压汞实验样品构建全井段的伪毛管压力曲线,选取孔喉结构参数中值半径与T2全谱结合,建立神经网络预测模型.该模型在渗透率预测精度上有较明显提高,效果较好,可尝试推广使用.