典型文献
基于大数据驱动的低阻油层精准识别方法
文献摘要：
目前中国大部分油田开发进入后期,常规油气逐渐开采殆尽,低阻油层等非常规油气藏成为重要探测目标.在复杂断块油藏中,受沉积微相、构造以及层间干扰等多因素所致,单纯依靠专家经验人工识别准确率不高且效率较低.应用大数据挖掘技术,以小层数据为切入点,融合测井与研究成果资料筛选并核实低阻层;应用并行关联规则算法挖掘小层的含油性相关参数关系;基于聚类分析算法进行小层分类,对包含已核实低阻油层类小层进行相似度计算,实现低阻油层识别.通过对东部地区某油田大量数据分析表明,大数据驱动的低阻油层精准识别方法可以有效地实现低阻油层的挖潜,识别准确率达90％,并将优选的潜力层在油田生产实施,获得了良好增油效果.该方法在油田的应用节省了大量人力,降低了开发成本,提高了采收率.
文献关键词：
油层识别;快速聚类;相似度计算;并行关联规则;大数据
中图分类号：
作者姓名：
刘昕;张如玉;孙琦;孙玉强;牛庆威;徐思远
作者机构：
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大港油田分公司第一采油厂,天津300280
文献出处：
引用格式：
[1]刘昕;张如玉;孙琦;孙玉强;牛庆威;徐思远-.基于大数据驱动的低阻油层精准识别方法)[J].油气地质与采收率,2022(01):30-36
A类：
并行关联规则
B类：
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AB值：
0.314004
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