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疑难储层统计解释方法研究
随着油气勘探开采的深入和储层复杂性的不断增加，疑难储层的出现成为了油气勘探开采中不可避免的现象。在这种情况下，储层统计解释方法的研究成为了疑难储层勘探开采的核心问题之一。本文就疑难储层统计解释方法的研究进行探讨。
一、疑难储层的概念和分类
疑难储层是指那些地质构造和沉积特征丰富，含气、含油性能复杂，流体动态行为不稳定，采收率低，勘探开发较为困难的岩石储层。疑难储层可分为以下几种类型：
1、非均质储层：在储层性质上存在明显的不均质性，如孔隙度、渗透率、压力等方面均有差异，油气的储量分布不均匀。
2、岩性储层：由于岩性异质性造成的，如页岩、砾岩、碳酸盐岩、塑性岩、火山岩等，这些岩石的物性及其复杂性决定了其勘探难度大。
3、深层储层：由于深层压力高、温度高的特点，储层物性复杂，采收率低，钻井与采油成本高等特点，成为一种难以开发的疑难储层。
二、疑难储层统计解释方法
针对疑难储层的特性，以其特征为基础，理论分析为依据，从不同的角度和层面提出了多种统计解释方法，这里将从几个角度对其进行探讨。
1、分布函数法：通过统计分析采集到的数据，找出储层参数的概率分布函数，如孔隙度、渗透率、饱和度等。在基于分布函数法的解释方法中，常使用一些常见的概率分布函数，如正态分布、高斯分布、伽马分布、正比例分布等，使其尽可能的符合现场实际情况。
2、人工神经网络法：基于所研究对象具有多元非线性关系的特点，人工神经网络方法利用输入-输出的自适应映射特性来分析解释储层数据。该方法可以很好地处理各种储层属性间的非线性关系，如波阻抗、电性质等。
3、数学建模法：该方法是基于已知储层地质模型，采用数学建模从地质模型出发，进行储层模拟预测，以预测储层的分布和储量。数学建模法是一种后验分析方法，它虽然不需要先前的信息，但需要根据储层的特征分类，确定如何选择地质模型变量。其基本思路是将地层中的各种储层参数建立描述模型，然后通过模拟计算，预测储层属性及其分布。
4、信息化技术法：该方法的特点是以计算机技术为基础，通过信息化技术处理、分析、解释储层数据，包括：数据采集、数据库管理、数据转换和可视化展示等，达到更好的储层识别、位置确定、储量计算和预测。现代信息化技术的发展，为储层解释提供了无限的可能。随着云计算、物联网、大数据等助推的应用，信息化技术的应用和发展将更为迅速和广泛。
三、总结
疑难储层的统计解释方法在油气勘探开采中具有不可替代的作用。虽然目前已经提出了多种解释方法，但随着储层勘探开发的深入，不同疑难储层类型之间的关系及其解释方法还有待进一步研究。我们相信，在信息技术不断更新和完善的背景下，疑难储层解释方法的研究将会更具价值和意义。