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作者：卢艳;马宏宇;齐云峰;程梦薇;刘宇轩;王雪萍;
单位：中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院;
摘要：特高含水后期地下流体性质越来越复杂，对测井曲线的影响也越来越大，针对传统解释方法测井曲线利用率低、解释符合率不能满足生产需求、解释效率低的问题，基于大数据分析技术提出“知识+数据”双驱动的水淹层智能测井评价技术。通过多源数据融合、异常曲线处理、自然电位（V_(sp)）泥岩基线构建等技术，形成了大数据分析预处理方法；创新采用专家经验、测井专业知识与数据相融合，通过测井机理指导特征工程，形成多维特征表征技术；优选10余种机器学习算法，构建水淹层识别模型，实现了水淹层智能评价。实际应用表明，新方法在23口密闭取心井中得到验证，储层参数预测精度得到显著提高，孔隙度平均相对误差为5.76%，目前含水饱和度平均绝对误差为7.03%。和以往方法相比储层参数的预测精度显著提高，孔隙度平均相对误差降低了2百分点，目前含水饱和度平均绝对误差降低了1百分点。薄层水淹级别符合率由常规解释方法的70.0%提高到77.1%；厚层水淹级别符合率由常规解释方法的75.0%提高到81.4%。研究成果为射孔及调剖措施提供依据，为剩余油评价及进一步提质提效挖潜提供了有力的技术支持。
关键词：特高含水后期;;水淹层智能解释;;大数据分析;;机器学习算法;;参数预测
基金资助：中国石油天然气集团有限公司“十三五”科技开发基金项目“高-特高含水油田改善水驱效果关键技术”(2019B-1209)
