银-额盆地哈日凹陷苏红图组复杂岩类分析

岩性识别是复杂岩性低渗透油藏中需要解决的首要地质问题,银-额盆地经历多期次构造运动,使其岩性变得复杂。通过测井响应分析以及交会图方法,对其哈日凹陷苏红图组进行复杂岩类分析,实现了对哈日凹陷区域苏红图组的非取芯井的测井岩性识别。     

模糊联想记忆法在海拉尔盆地贝尔凹陷储层岩性识别中的应用

针对海拉尔盆地贝尔凹陷储层岩性复杂的特点,进行了储层岩性识别方法研究,并利用钻井取芯资料确定岩性,进行岩性定名及标定测井资料。在进行标准化、归一化和方波化处理后,建立研究区复杂岩性储层测井识别的基础模型,并利用模糊联想记忆方法,对研究区储层岩性进行识别后,将研究区岩性划分为火山碎屑岩、火山碎屑沉积岩和沉积岩3大类、12小类。通过31口井的测井资料实际处理验证,岩性识别符合率平均达86.1%。     

交会图和Carbon软件在火山碎屑岩识别中的应用

针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用交会图及Carbon软件对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是交会图的选取,以交会图和Carbon软件为基础实现对岩性的识别。将研究方法应用在海拉尔地区火山碎屑岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率80%。     

自组织神经网络在测井储层评价中的应用

在测井储层评价过程中,岩性及流体性质的识别难度很大。当地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此.基于自组织神经网络的结构和原理,建立了岩性和流体样本数据集,利用自组织神经网络对样本数据集进行了训练和纠错,得到了数据集的聚类结果,通过选择合适的测井曲线和网络权值,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对岩性和流体进行了识别,获得了较好的效果,实际资料处理结果与岩心分析资料对比,吻合度高。     

基于测井资料的陆相页岩层系岩性识别方法

陆相页岩层系岩性复杂,使用常规的测井岩性识别方法难以有效区分。因此寻找一种有效的针对不同岩性的识别方法尤为重要。通过分析陆相页岩层系不同岩性类型测井响应特征,统计出不同岩性的测井响应分布区间,研究不同岩性测井响应的差异,在明确不同岩性响应特征基础上,采用因子分析法,降低数据分析维度,提取对岩性敏感的测井参数,使用测井反演的方法矫正薄层及围岩效应对测井真实值的影响,运用K-Means聚类分析法对页岩层系的岩性进行识别。与实际岩心对比表明,该方法能够有效识别页岩层系复杂岩性类型,准确性较好。     

模糊聚类实现岩性自动划分

利用测井数据中的自然伽玛、中子、声波和密度测井曲线所蕴含的岩性信息,用模糊聚类算法实现岩性的自动划分。该方法识别准确度高,可靠性强。通过对川西坳陷十八口井的实际应用,此方法在低孔低渗的致密碎屑岩岩性划分中取得了良好的效果。     

新疆春风油田石炭系火山岩岩性特征及测井识别方法

不同岩性的火山岩其储集性能差异甚远,准确识别火山岩岩性对于火山岩储层的研究具有重要意义。研究区春风油田石炭系储层以火山岩为主,过渡类型较多,岩性较为复杂。利用岩心观察、薄片鉴定、地化分析等方法确定研究区发育火山熔岩类和火山碎屑岩类两类火山岩,其中,火山熔岩包括玄武岩、安山玄武岩、玄武安山岩以及安山岩,火山碎屑岩有凝灰岩和火山角砾岩等。通过识别出的岩性标定测井,分析每种岩性的测井响应特征,利用交会图法和星形图法,建立了不同岩性的识别标准。     

曙103块古潜山碳酸盐岩测井储层评价

由于古潜山碳酸盐岩储层普遍存在非均质性,孔、缝的定性、定量识别至关重要。本文通过测井资料,运用多矿物模型、Φ－Ｓｗ－Ｋ,Ｆ－Φ－ｍ交会图、裂缝孔隙度计算、ＩＳＯＤＡＴＡ模糊聚类识别裂缝类型等处理工作,对区内６口井进行了测井储层综合评价,取得了较好的效果。     

巴彦塔拉油田南屯组、铜钵庙组岩性识别方法研究

巴彦塔拉油田南屯组、铜钵庙组地层属白垩系,岩性复杂,具有放射性的凝灰质对自然伽马值影响较大,难以用自然伽马来识别含泥地层,针对储层这一特点,提出了利用RLLD—AC交会图识别凝灰质的新途径;依据该区9口井测井、岩心和薄片分析资料,利用一套分步识别该区岩性的交会图方法,对该区巴X2和巴1两井取心井段进行岩性识别,符合率达91．7％,对研究区储层评价及与该区有类似地质特征的油田岩性识别有一定的指导意义。     

井控主成分分析技术在储层预测中的应用

南堡凹陷中浅层火成岩类型多、非均质性强,利用单一技术方法难以有效刻画火成岩和砂岩储层的空间分布,制约了中浅层砂岩油气藏的勘探开发。在岩石物理交会分析基础上,利用对岩性响应敏感的纵波阻抗、伽马、泊松比和甜点4类地震属性和PCA主组分降维技术,对玄武岩、蚀变火成岩、砂岩、泥岩四类岩性进行了有效的区分,利用创新的井控综合解释技术获得了最终岩性体数据,达到在复杂岩性背景下准确识别砂岩储层的目的。结果表明,地震预测与实钻情况吻合程度较高,达到87.1%,预测的火成岩与砂岩分布特征与区域地质认识相匹配,为研究区滚动开发和开发调整提供了有力技术支撑。     

青海木里三露天天然气水合物钻孔岩性测井识别

三露天井田具有断层发育、地层缺失和重复明显、岩性种类较多等特点,岩性识别难度较大。为此,专门利用测井资料对三露天井田地层岩性进行了岩性识别研究。通过对14个天然气水合物钻孔不同岩性的测井响应特征分析,优选了自然伽马、中子和密度测井作为岩性识别敏感参数,并采用交会图技术制作了岩性识别图版,建立岩性划分标准,对三露天井田地层岩性进行识别与划分。利用测井资料能够识别7种主要岩性,包括砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、泥岩、油页岩和煤等。根据岩性测井识别结果,三露天井田岩性分布特征在横向上表现为东部砂岩物性好,西部地区泥岩较为发育;纵向上表现为木里组地层砂泥比为4.48,含有煤层204.5 m;江仓组地层砂泥比为0.84,泥岩和油页岩较为发育,更有利于水合物赋存。测井岩性识别结果为寻找三露天井田天然气水合物有利储层奠定了基础。     

Landsat8 OLI图像增强与岩性识别方法

新疆维吾尔自治区阿克陶县布伦口地区海拔高、穿越条件差、岩性复杂,因而研究Landsat8 OLI数据信息增强与岩性识别在该区有强大的应用需求,也有遥感岩性识别的理论意义。区内不同岩性单元光谱较为相似,仅利用最佳波段组合(OIF)指数、主成分分析(PCA)和独立主成分分析(ICA)等图像增强方法均不能最大限度地区分各岩性单元。通过分析独立主成分变换之后各岩性单元的特征向量,发现不同岩性单元特征向量差异比原图像光谱差异增大,为扩大差异,依据特征向量统计结果构建比值运算,再联合PCA特征向量进行彩色合成,各岩性单元可识别性显著增加。研究表明:(1)采用联合多种图像增强的方法能将研究区不同岩性单元进行分离;(2)国道314南北两侧地层均划归布伦阔勒岩群的结论有误,其北侧仍属布伦阔岩石,南侧实为片麻状二长花岗岩;(3)沙湖南东原划归志留纪的岩石单元可进一步分解为志留纪地层和元古代布伦阔勒岩群岩石单元。该方法有推广应用价值和深化研究的前景。     

PNN在煤田随钻测井岩性判识应用研究

介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求.     

复杂砂岩储层基于相控建模的渗透率计算方法

渗透率是油气储层评价的主要参数之一,复杂砂岩的储层岩性复杂,非均质性强,应用常规方法建立渗透率模型精度低,不能满足开发后期的需要。鉴于岩性对渗透率的影响作用,采用相控建模方法来计算渗透率,以能够反映岩性特征的测井参数作为划相参数。应用K~均值聚类法,进行测井相分析,依据岩性建立不同的渗透率模型,其相关性明显高于常规方法建立的渗透率解释模型,经计算得到的渗透率更接近于岩心分析数据。通过实际资料处理结果表明,经相控建模计算的渗透率方法,有效提高了渗透率计算精确度。     

利用测井资料自动识别藻灰岩

藻灰岩在测井曲线图上具有不同于其它岩性的特征,据此确定了7种测井参数(自然伽玛、自然电位、井径、声波时差、补偿中子、补偿密度及深电阻率),将测井数据归一化后得到了相应的岩性判别样本参数。利用F-Means中速度较快的聚类迭代(LBG)算法对研究样本进行分类,优选了一组数据用于判别分析。在进行Q因子分析的基础上建立了用于岩性判别的3个判别函数,并对花土沟油田某井段进行了岩性识别预测分析。     

河道砂体内部夹层岩性与遮挡性识别

河道砂体内部夹层作为储层构型界面,厚度较薄,岩性、遮挡性存在差异,对河道砂体内流体渗流及剩余油分布的影响不尽相同。本文以大庆油田萨北二区为例,利用密闭取芯井岩芯和纵向分辨率较高的微电极测井曲线等资料,以岩芯识别夹层岩性为基础,通过对测井曲线幅值、幅差、回返率交汇分析,优选出微电位回返最低值和微梯度回返率作为夹层岩性判别标准,夹层岩性识别符合率达82%;并以夹层含油性为依据,将夹层按遮挡性分为完全阻流型、强限流型、弱限流型等三种类型;分析密闭取芯井河道砂体内部夹层岩性与遮挡性对应关系,建立了非取芯井河道砂体内部夹层遮挡性的岩性解释法,夹层遮挡性识别符合率达72%。以此为深入研究地下河道砂体内部构型对注入剂驱替路径及剩余油分布的影响奠定基础。     

支持向量机与微电阻率成像测井识别火山岩岩性

针对火山岩储层,从岩石化学成分分类和岩石结构分类两个角度出发,提出了一种利用测井资料识别火山岩岩性的方法。基于取芯薄片鉴定资料获得对应井段的常规测井数据,利用统计学习理论中的支持向量机方法对其处理,得到地质上按岩石化学成分分类的火山岩岩性类别。建立地层微电阻率成像测井图像与不同结构火山岩岩性之间的对应关系,归纳出典型的微电阻率图像模式,从而得到地质上按岩石结构分类的火山岩岩性类别,结合上述两者结论确定最终岩性,实现了运用支持向量机算法处理常规测井资料与微电阻率图像模式相结合的火山岩岩性测井识别新方法。     

基于地震道多参数反演的岩性转换方法及其应用

利用地震数据来描述地层岩性特性,从而解决地下的岩性划分问题,是地球物理反演技术发展的目标。利用测井曲线进行常规岩性反演得到的波阻抗等数据体,仅能间接地反映目标区域的岩性分布情况。多参数反演技术利用地震数据的解释层位为控制手段,以测井曲线为出发点进行外推内插,并通过主组分分析形成初始地质模型,然后进行模型估算,最终得到波阻抗、伽马、电阻率等多参数数据体。利用阈值自动分层方法,依据物性与岩性的相关性,确定单个或多个参数的阈值对多参数体进行岩性转换。渭北平原某煤田的三维地震多参数数据体岩性转换实例表明,多参数岩性反演和基于阈值的岩性转换方法具有较好的适用性,其反演后的界面形态对应较好,单井岩性与转换后的岩性吻合度较高。     

分频解释技术在岩性储层描述中的应用

基于短时窗离散傅立叶变换或最大熵方法的分频解释技术,实现了在频率域内对扫描频率所对应的调谐振幅进行分析,排除了时间域内不同频率成份的相互干扰,从而可得到高于传统分辨率的解释结果。分频解释技术在岩性储层描述中对河道﹑断层和岩性边界的识别以及对沉积相及沉积旋回的分析等方面取得良好的地质效果,在岩性储层油气勘探中具有广泛的应用前景。