基于人工神经网络的超深井储层敏感性精准预测模型构建与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着全球能源需求的持续增长以及浅层油气资源的逐渐减少，超深井油气勘探开发已成为石油工业发展的重要趋势。超深井储层通常具有高温、高压、高盐等复杂地质条件，储层敏感性问题尤为突出。储层敏感性是指储层岩石与外来流体相互作用时，导致储层渗透率降低、油气产能受损的特性，主要包括水敏性、速敏性、酸敏性、碱敏性和盐敏性等。这些敏感性问题会在钻井、完井、注水、酸化、压裂等油气开采作业过程中，因外来流体与储层矿物或流体不配伍，引发一系列物理化学反应，造成储层孔隙结构破坏、孔喉堵塞，严重影响油气的渗流能力和采收率。