运用Fisher判别法实现储层中CO2的识别

我国某地勘探发现大量油气伴生的CO₂,给后续的构造评价带来很大挑战。为提高CO₂识别有效性,提出将Fisher判别法用于储层中CO₂识别的思想。考虑流体性质差异,优选中子、密度两个测井敏感参数,C1/TGAS、C12/C345、C1/C2345三个录井敏感参数,并利用CO₂和烃类气的物理性质差异,创造性地引入热中子截面(TNXS)参数,作为能反映储层特点的原始判别因素。采用Fisher判别法对样本点进行反复训练,确定原始判别因素的线性组合形式,建立判别函数。通过判别图版确定流体类型,表明Fisher判别法对CO₂气层、烃类气层以及油水层有较好的区分度。Fisher判别法从传统技术、模型、算法的复杂性中超脱了出来,通过数据特征实现了数据类别的自适应识别,给复杂储层构造的油气勘探开发提供了新思路。