Key points are not available for this paper at this time.
Cet article décrit l'identification des zones inondées et l'impact de l'inondation sur les propriétés de réservoir des grès de la formation Funing au niveau du bloc de faille Gao 6 du champ pétrolier Gaoji, dans le bassin de Subei, en Chine orientale. Ce travail présente une nouvelle approche basée sur un réseau de neurones à propagation rétrograde utilisant des données de forages pour entraîner le réseau, puis générer un graphique croisé pour identifier les zones inondées. Un réseau de neurones a été conçu et entraîné, et les résultats montrent que la nouvelle méthode est meilleure que les méthodes traditionnelles. Pour une étude comparative, deux puits représentatifs du bloc de faille Gao 6 ont été choisis pour l'analyse : l'un provenant d'une zone inondée, et l'autre d'une zone sans inondation. Les résultats de cette analyse ont été utilisés pour mieux comprendre l'impact de l'inondation sur les propriétés du réservoir. Une série de changements semble avoir eu lieu dans la zone inondée, y compris des modifications de la structure poreuse microscopique, des fluides et des minéraux.
Zhang et al. (Ven,) ont étudié cette question.