摘要：以检查井资料为基础,利用统计分析的方法建立储层物性（孔隙度和渗透率）及岩性（泥质含量）的测井解释模型,并按厚油层内部存储性和渗流性质的差异,建立起三级流动单元的识别和划分标准.在此基础上,利用神经网络技术对密闭取心检查井资料进行学习训练,建立起原始含油饱和度、目前含油饱和度和残余油饱和度的测井解释模型,从而实现对厚油层层内剩余油的综合定量解释,为高含水期厚油层层内剩余油挖潜提供物质基础.

关键词：高含水期 厚油层 剩余油 神经网络 饱和度 

单位：大庆油田有限责任公司勘探开发研究院; 黑龙江大庆163712