文章摘要:岩石类型识别是中东碳酸盐岩储层品质及储量预估极为关键的一步。为精确地识别Mishrif组碳酸盐岩储层岩石类型，提高储层分类精度，准确建立符合研究区的渗透率模型，有必要研究符合研究区实际情况的识别方法。本文根据岩芯、薄片、测井、录井资料，综合研究西古尔纳油田Mishrif组碳酸盐岩储层沉积特征、四种岩石类型测井响应以及孔渗特征，基于多元统计中的Bayes逐步判别理论与常规测井资料，建立岩石类型的Bayes识别模型。自检结果表明，与录井、取芯描述相对比，Bayes判别模型对原始样本的回判准确率与交叉确认回判率均达到80%以上。可靠性验证表明，未取芯井中识别的岩石类型与岩芯、录井匹配度也高达90%，与整个区域的沉积环境匹配。研究结果证实Bayes法识别与预测岩石类型的有效性与可推广性，可应用于整个中东地区，解决因岩芯资料少而无法精确评价非取芯井储层品质以及准确预估产量的难题，满足中东地区实际储层评价及生产开发的需要。

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论文分类号:P618.13