基于核磁共振和机器学习连续定量评价孔隙结构

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研究背景与问题

随着我国能源结构的优化和环境保护的需求，深层致密砂岩储层作为重要的油气资源，其孔隙结构的连续定量评价对于提高油气资源的勘探开发效率具有重要意义。然而，深层致密砂岩储层孔隙结构复杂、非均质性强，传统岩心实验难以实现孔隙结构参数的纵向连续定量评价，成为制约油气资源高效开发的关键问题。

研究方法

为解决上述问题，本研究以吐哈盆地台北凹陷侏罗系三工河组深层致密砂岩储层为例，综合运用岩心薄片、扫描电镜、高压压汞等实验技术，结合核磁共振和机器学习技术，建立了基于核磁共振和机器学习的孔隙结构连续定量评价新方法。具体方法如下： 1. 通过岩心薄片和扫描电镜技术获取孔隙结构的基本信息； 2. 利用高压压汞实验获取孔隙结构的微观参数； 3. 应用核磁共振技术获取孔隙结构的宏观参数； 4. 基于核磁共振和机器学习技术，建立孔隙结构连续定量评价模型。

核心结果

本研究通过对吐哈盆地台北凹陷侏罗系三工河组深层致密砂岩储层的连续定量评价，得出以下核心结果： 1. 建立的孔隙结构连续定量评价模型具有较高的准确性和可靠性； 2. 该模型能够有效揭示深层致密砂岩储层孔隙结构的纵向变化规律； 3. 通过模型预测，可以优化油气资源的勘探开发方案，提高开发效率。

结论与意义

本研究成功建立了基于核磁共振和机器学习的孔隙结构连续定量评价新方法，为深层致密砂岩储层的勘探开发提供了有力技术支持。该方法具有以下意义： 1. 为深层致密砂岩储层孔隙结构的定量评价提供了一种新的技术手段； 2. 有助于优化油气资源的勘探开发方案，提高开发效率； 3. 为我国油气资源的可持续利用提供了重要保障。