D 凹陷沙四段致密油储层岩性识别方法研究

首先通过统计方法对 D 凹陷沙四段致密油储层中的油页岩、粉砂岩和泥质云岩3类岩性测井曲线敏感性进行分析，优选出声波时差、密度和自然伽马。其次基于敏感测井响应，分别建立了测井响应交会图岩性识别方法以及决策树和量子神经网络岩性识别模型。在测井响应交会图法中，首先利用密度-标准化自然伽马交会图区分油页岩与粉砂岩和泥质云岩，然后利用密度-声波时差交会图区分粉砂岩和泥质云岩；在决策树模型中，构建了3层岩性判别树状图，直观映射出4条分类规则；在量子神经网络模型中，构建了三层前馈量子神经网络模型，并优选出精度最高的样本构造方法。通过与实际取心结果对比分析发现，决策树和量子神经网络模型均能很好地识别致密油储层复杂岩性，而测井响应交会图法难以对致密储层复杂岩性进行有效识别。