Resumen

En los yacimientos de baja permeabilidad, la precisión de conversión del método de identificación de litología de extracción de petróleo existente a la curva de presión capilar de poros pequeños no es alta, lo que da como resultado una baja precisión de identificación del macizo rocoso. Por lo tanto, en este estudio se considera la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la precisión de la identificación litológica en yacimientos de baja permeabilidad. En primer lugar, el programa de mapeo de radar se usa para predecir la posición del registro de petróleo del yacimiento, y luego la curva de presión capilar de poros pequeños se convierte utilizando el método de conversión de la escala de función de potencia por partes para obtener las características de los poros de las rocas del yacimiento de baja permeabilidad. Sobre esta base, se utiliza el método de parcelas cruzadas para recopilar los datos característicos de los poros en el registro de pozos y formar un plan, y se obtienen los parámetros de respuesta del macizo rocoso del registro de pozos para realizar la identificación y análisis de la litología. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con los métodos de identificación existentes, la precisión de la identificación litológica en el registro de yacimientos de baja permeabilidad aumenta significativamente después de la aplicación de tecnología de inteligencia artificial, y el proceso de identificación lleva menos tiempo, lo que demuestra plenamente que la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial es propicia para mejorar el rendimiento de la identificación litológica.

Introducción

Con el desarrollo y el progreso de la sociedad, la demanda de energía en diversos campos aumenta constantemente. Por lo tanto, la tecnología de exploración geológica del petróleo se enfrenta a retos cada vez más difíciles. La fusión cruzada de múltiples canales, múltiples medios y múltiples disciplinas se ha convertido en la tendencia de desarrollo de la tecnología de exploración y desarrollo (Deng et al., 2017).

Los primeros objetos de exploración geológica en China son principalmente yacimientos de arena y lodolita, y la identificación litológica es relativamente sencilla. Con el desarrollo continuo de la exploración y el desarrollo geológicos, los requisitos de la tecnología de registro de pozos se mejoran gradualmente, y para formar un método de interpretación de registro de pozos más razonable, también se mejora la tecnología de identificación litológica. La identificación litológica pertenece a la categoría de ingeniería de registro y es un importante contenido de investigación en la descripción de yacimientos, la evaluación de formaciones y la supervisión de perforaciones. Los métodos comúnmente utilizados para obtener información litológica de la formación incluyen el registro de recortes, el análisis de la sección de extracción de núcleos y el tratamiento integral de los datos de registro (Wei et al., 2017). Entre ellos, la calidad del registro de recortes depende de la operación de los técnicos, en la que influyen en gran medida los factores humanos.

• Materias:Pozos petrolíferos Permeabilidad Inteligencia artificial
• Subjects:Oil wells Permeability Artificial intelligence
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Embalse de baja permeabilidad; Explotación de petróleo; Identificación de litología
• Keywords:Artificial intelligence; Low permeability reservoir; Petroleum logging; Lithology identification