石油・ガス探査において、測井データの正確な解釈は貯留層流体特性評価に極めて重要です。従来の測井方法は測井岩石物理モデルに依存し、間隙率、透過率、油・ガス飽和度などのパラメータと地層流体特性の関係を構築し、貯留層の分類を実現します。しかし、貯留層の地質条件が複雑なため、測井データには異常点、多要因の結合、流体界面の不明瞭さなどの問題が存在し、従来の方法は複雑な貯留層環境下での適応性が制限され、解釈結果に不確実性が生じます。貯留層流体評価の精度向上のため、従来の測井評価手法に基づき、クラウドモデル理論を導入し、二次元クラウドモデルに基づく貯留層流体評価手法を提案します。本手法は、間隙率とガス飽和度の2つの主要な測井パラメータを選択し、クラウドモデルを用いて測井データの曖昧性とランダム性を処理し、貯留層流体分類の数学モデルを構築します。まず、クラウドモデル理論に基づき、測井評価に適した二次元クラウドモデルを導出し、各数学パラメータ（期待値、エントロピー、超エントロピー）の地球物理学的意義を明確にし、クラウドジェネレーターを用いて貯留層の二次元クラウドマップを生成します。次に、類似度分析技術によって貯留層タイプを定量的に分類し、解釈精度を向上させます。方法の有効性を検証するために、タリム盆地クチャ凹陷の測井データを用いて応用分析を行い、従来法、クラウドモデル評価結果、試油試験及び試ガス試験結果と比較しました。研究により、本手法は複雑な貯留層において貯留層流体特性を正確に描写できることが示されました。従来法と比較して、二次元クラウドモデルは貯留層タイプの定性的判断だけでなく、流体特性の不確実性も定量化し、評価結果の安定性及び信頼性を向上させます。二次元クラウドモデルに基づく貯留層流体評価手法は、貯留層流体特性を効果的に反映し、複雑な貯留層環境において高い適応性を有します。最終評価結果は試油試験及び試ガス試験結果と高い一致を示し、本手法の実現可能性及び有効性を証明しています。本手法は従来の測井解釈の強力な補完手段として活用でき、測井データ解釈精度の向上及び複雑な貯留層流体特性識別の最適化に新たな視点を提供します。

クチャ凹陷; 二次元クラウドモデル; 評価基準; 測井評価; 曖昧性