火山岩天然气藏地质储量参数的确定方法

大庆油田东部深层某井区火山岩气藏岩性复杂、储层参数计算以及流体性质识别困难。根据岩性组合规律建立火山岩解释模型,对深层的火山岩测井资料进行处理与解释。联合使用成像测井分析结果、岩性分类和多井对比等方法,提高了测井解释精度和解释符合率。计算的孔隙度、饱和度和渗透率为提交天然气地质储量提供了基础参数。     

多元回归分析方法在火山碎屑岩储层孔隙度计算中应用

火山碎屑岩储层具有岩性复杂、测井数据种类繁多以及区域大、层位多等特点,导致火山碎屑岩储层测井参数难于确定。以海拉尔盆地乌尔逊--贝尔凹陷的火山碎屑岩储层为研究主体,在准确识别岩性的基础上,对测井资料进行预处理,根据岩心分析资料计算其理论骨架参数值。依据孔隙度与中子、密度、声波三者之间的关系,将多元回归方法应用在孔隙度计算中,实现利用多元回归方法计算火山碎屑岩储层孔隙度。其结果与岩心分析孔隙度比较接近,绝对误差仅为1. 6%,能满足储量计算要求。     

基于主成分分析的致密砂砾岩孔隙度测井评价方法

岩性识别是致密砂砾岩测井评价的重要工作。砂砾岩岩性多样、成分复杂,导致测井识别岩性准确率低、测井解释孔隙度不准确。以东营凹陷北部陡坡带沙四下亚段致密砂砾岩为例,在对其岩石学特征分析的基础上,按照岩石类型和骨架矿物差异给砂砾岩分类,利用铸体薄片资料对测井曲线进行岩性标定,提取各种岩性的测井响应特征,在此基础上建立了基于主成分分析的测井岩性识别方法,并分岩性建立了孔隙度测井评价模型,提高了砂砾岩测井岩性识别和测井孔隙度计算的准确率。     

预测松散含水层单井涌水量的水文测井模型及应用效果

本文从孔隙度定义出发,引入孔隙流体压缩性系数,根据地下水渗流场连续性原理,推导了应用水文测井参数:视电阻率、自然电位、自然伽玛计算含水层给水度和单井涌水量的数学模型.探讨了影响模型计算参数的主要因素,即可动水系数随深度变化的指数规律、有效孔隙度、岩性及测井判定岩性的方法与经验公式、井径、水位降深等.并以足够多的实际资料采用最小二乘法原理确定了模型系数值,编辑了模型计算的综合性程序,实现了通过水文测井系统,定量和微机化计算水文地质参数的有效途径,预测模型扩大了水文测井的应用范围.令人满意的实际使用效果肯定了模型与方法的正确性和较强的实用价值.     

人工智能神经网络在岩性识别、孔隙度和渗透率预测中的应用——以十红滩铀矿床为例

分析了传统测井解释方法的局限性。从神经网络的机理、特点出发,提出了一种基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法。首先选取适当的测井资料向量组成一个训练模式对,由多个训练模式对构成一个学习样本集。通过神经网络的学习,使网络记住这些特征并形成预测模型,最后根据预测模型计算相应参数。以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,预测了孔隙度与渗透率,并与实测值进行了对比。上述实例分析表明,该方法用于砂岩型铀矿预测岩性、孔隙度和渗透率具有一定的可行性。与传统方法相比,该方法不需要建立具体的解释模型和计算公式,有较好的适应性和预测精度。基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法具有较高的实用价值。     

多矿物测井解释模型及其在砂泥岩地层测井解释中的应用

多矿物模型分析基于测井响应分析原理,采用最优化解释方法处理砂泥岩地层和复杂岩性地层的测井资料,可分辨出单井剖面中地层矿物类别,进行矿物体积含量、孔隙度、饱和度等测井参数解释.该方法弥补了全井段取心分析费用高的缺陷,可为计算地层参数提供可靠的岩性模型.应用该模型在洛带气田进行了实例计算,获得连续的地层矿物含量和各种储层参数,与传统的SAND2模型测井解释结果和岩心分析结果对比后证实,多矿物模型分析优于传统测井解释模型.     

中子测井资料的地质应用

在统计分析了大量的中子测井资料和实验室测试的各种煤、岩性质数据的基础上,应用回归分析、体积模型等数学方法,论述了中子测井资料在计算岩石孔隙度、岩石抗压强度、布氏硬度系数、地层声阻抗参数、岩性组分和岩石粒度方面的地质应用效果。      

致密砂岩气层的测井评价--以鄂尔多斯盆地大牛地山西组一段气田为例

大牛地气田山西组一段储层的孔隙度和渗透率均低、孔隙结构复杂、非均质性强，具有低压、低产的特征。利用测井资料，采用人工神经网络技术对致密砂岩的岩性进行了识别，共识别出中—粗粒岩屑砂岩、岩屑石英砂岩两种岩性，结合三种孔隙度测井方法进行了孔隙度和渗透率的预测，利用岩电实验资料，建立了储层微观孔隙结构与胶结指数、饱和度指数、岩石弹性力学参数之间的统计关系，获得了有效的饱和度评价参数，提高了饱和度的解释精度。并以压汞、相渗等岩芯分析资料进行了束缚水饱和度的解释，并采用多种交绘图技术，有效地识别了致密砂岩气层。该方法的特点是充分放大测井信息对天然气的响应特征，增强了气层和干层的判别差异。实践表明，上述方法对于鄂尔多斯盆地大牛地气田致密砂岩气层测井评价的符合率达到95％以上。     

深部煤层气测井评价方法及其应用

煤层气地球物理测井评价是获取煤层气参数的重要方法。根据实际资料总结了胜利油田山东探区深部煤层的测井响应特征,实现了对煤层的自动识别划分。结合前人的工作,给出了煤层组分、孔隙度和渗透率等参数的定量计算方法,并改进了煤阶划分和含气量估算方法。实际资料处理结果表明,该套方法的煤层识别吻合率和参数定量计算可信度均较高,为评价煤层气资源提供了可靠参数。     

自然电位测井在可地浸砂岩型铀矿找矿中的应用

在可地浸砂岩型铀矿找矿工作中经常采用视电阻率测井，井径测量，天然伽玛测井曲线定性划分钻孔剖面岩性，但在顶山地区的部分钻孔，采用以上方法划分钻孔剖面岩性不准确，与钻孔岩心地质编录有很大差异，这时引入自然电位测井曲线综合分析可以提高划分岩性的准确性。     

萨中开发区萨零组储层物性参数测井解释方法

通过对大庆油田萨中开发区萨零组油层的有效孔隙度、渗透率、原始含油饱和度等物性参数测井解释方法的研究及测井解释模型的建立,确定了萨中萨零组油层有效孔隙度测井解释标准、渗透率测井解释标准,利用测井资料计算储油层原始含油饱和度方法及标准,为萨零组油层进一步的开发设计提供地质依据。     

利用测井资料评价泌阳凹陷安棚地区天然碱矿

天然碱矿是我国重点矿产之一。本文介绍用3600数字测井系统在泌阳凹陷安棚地区天然碱矿上做的测井工作。所得测井资料经计算机处理后除可回放出九条测井曲线外,还可获得泥质含量、次生乳隙度、视颗粒密度、含水饱和度、碱层水层分析参数和乳腺度及岩矿成分等参数。工作表明,测井方法在探明盐类、碱类等非金属矿产方面是有成效的。     

地球物理测井在天然气水合物勘探中的应用

天然气水合物是一种潜在的巨大能源。美国、日本、俄罗斯等发达国家在该领域已经进行了大量的研究工作，试图从各个角度去探测天然气水合物的存在并评价其蕴藏量。地球物理测井在天然气水合物探测与储量评价领域发挥了重要作用并且随着以勘探天然气水合物为目的的钻井的增多，日益受到重视。基于国内在该领域研究较少的现状，综述了国外地球物理测井技术在天然气水合物勘探中的应用，详细介绍了常规测井方法定性识别和定量评价天然气水合物储层的孔隙度、饱和度方法和技术，基于含天然气水合物储层的碳氧比能谱测井解释模型以及成像测井在含天然气水合物井段的测井响应。并在此基础上分析了我国在该领域的研究思路。     

基于沉积微相-岩石相建立砾岩油藏测井参数解释模型

为了进一步提高砾岩储层测井参数的解释精度,为计算储量提供合理的参数,以克拉玛依油田六中区克下组为例,从其砾岩油藏主控因素的沉积微相-岩石相角度出发,首先利用密闭取心井资料识别出辫状水道砂砾岩相、辫状水道粗砂岩相、辫流砂坝砂砾岩相、辫流砂坝粗砂岩相、漫流带粉砂岩相5种类型的沉积微相-岩石相,然后建立了不同沉积微相-岩石相的孔隙度、渗透率、含油饱和度测井解释模型,最后用取心井进行误差分析。结果表明,各项参数的解释精度都有不同程度的提高,相对误差降低幅度分别平均为：孔隙度3.09%,渗透率6.95%,饱和度5.38%。     

应用逐步回归建立岩石孔隙度图版

油层岩石具有在其空隙中储存流体(油、气、水)的性质,称为油层的孔隙性。油层的孔隙性是油层最重要的物理性质之一,油层孔隙性的好坏标志着油层本身储油能力的大小。为了衡量油层孔隙性好坏,把岩石的孔隙度作为油层孔隙性的定量指标。岩石的孔隙度是指岩石中孔隙的容积与该岩石体积的比值(以百分数表示)。     

煤层气储层裂隙阵列侧向测井响应数值模拟与分析

裂隙是煤层气储层重要的流体渗流通道,是煤层气有效储集体形成的重要条件。研究裂隙的测井响应特征是确定煤层裂隙参数的关键。利用三维有限元方法,确定不同裂隙条件的阵列侧向测井响应。研究表明:阵列侧向测井修正的视电导率与裂隙孔隙度、裂隙流体电导率基本为线性关系;随裂隙倾角增大,阵列侧向视电阻率升高;随基块电阻率增大,阵列侧向视电阻率增加;高角度裂隙(组)的阵列侧向测井深浅视电阻率呈现正差异,而基块电阻率较大的低角度裂隙(组)的响应可呈现负差异特征;相同裂隙孔隙度下,裂隙密度增加可能使裂隙组的阵列侧向视电阻率增加,当裂隙密度足够大时,测井响应基本不随裂隙密度发生变化;交叉裂隙的测井响应与平行裂隙组差异明显,且不同倾角组合的交叉裂隙的测井响应之间差异明显。      

密度测井资料在确定岩层孔隙度上的应用

孔隙度是储层评价的重要参数之一.密度测井是一种重要的孔隙度测井方法,在石油勘探领域常常被用作确定岩层孔隙度.通过研究密度测井的基本原理、仪器构成、刻度方法等,推导出不同情况下孔隙度的计算公式.并利用该公式进行Matlab编程,对实际测井数据进行处理,计算了多个井段的岩层孔隙度,证明了密度测井在孔隙度计算方面具有很高的应用价值.     

大庆徐家围子地区深部致密砂砾岩气层识别

大庆徐家圈子地区深部致密砂砾岩储层的骨架成分除了含有石英、长石外，还含有许多酸性喷发岩，而且各种骨架成分的含量随深度变化比较大；复杂的岩性使得气的影响被岩性的影响所淹没，从而造成常规气层识别方法失效。针对这一问题，应用神经网络方法准确求取地层颗粒密度和泥质含量，然后对中子和密度测井值进行岩性影响校正和泥质影响校正，使得求出的中子和密度孔隙度仅受地层气的影响，最后将得到的中子和密度孔隙度进行对比，应用中子和密度孔隙度的差异识别气层。