基于粒子群算法的模糊优选神经网络储层识别模型

针对致密储层中气水干层识别准确率较低这一难题,提出基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的模糊优选神经网络识别模型.其基本思路:首先对所有的变量进行分析,提取反映储层本质的主要属性,消除重叠信息的输入,然后将粒子群算法与模糊优选神经网络相结合,构建基于粒子群算法的模糊优选神经网络识别模型.以陕甘宁盆地中部气田马五1储层气水干层识别问题为例,选用十九口井分层测试的92个已知样本(其中八十个用于模型构建,十二个用于精度检验),对物性、测井和储渗特征等方面的十个特征参数进行分析,从中提炼出电阻率、自然伽玛、产能系数、储渗因子、介质类型因子等五个主成份控制特征参数,消除重叠信息的影响.并以此作为神经网络输入层的输入,以样本储层的产能赋值作为输出,构建基于粒子群算法的模糊优选神经网络模型.模型的识别正确率达到100%,标准误差比传统模糊神经网络降低了60%.这表明该模型具有更高的识别精度,为致密储层的准确识别探索了又一种新方法,对同类地区的研究在一定程度上具有指导作用.     

基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测

将偏最小二乘回归（PLS）与神经网络（NN）耦合，建立了储层参数预报模型。利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析，提取对因变量影响强的成分，从而克服了变量间的多重相关性问题，降低了神经网络的输入维数；同时，利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题。计算实例表明，本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度。     

莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层渗透率评价模型研究

文章以莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层为例,对传统的回归统计模型和基于BP神经网络的人工智能预测模型评价储层渗透率方法和效果进行了对比研究。目标储量报告里定火沙三段中孔、中渗;岩性（粒度）和孔隙度是储层渗透率的主要影响因素。根据岩心及测井数据,建立了孔隙度——粒度二元回归渗透率统计评价模型和BP神经网络渗透率预测模型。通过检验样本集精度对比,分析了隐含层数、隐含层节点数等网络结构参数变化对模型预测结果的影响,重点分析了不同的测井参数输入对BP神经网络模型预测结果的影响。优化后的BP神经网络模型对检验样本集的渗透率预测结果精度最高,其平均相对误差为37%,比传统的二元回归统计模型精度提高了26%。对目标油田三口井连续处理,BP神经网络模型渗透率预测结果更加合理,可以满足开发层段产能分析等生产需求。     

川西坳陷致密碎屑岩储层产能预测方法研究

长期以来，川西坳陷致密碎屑岩储层因其固有的非常规性，导致储层识别和产能预测较为困难。本文从该类储层的特征出发，根据川西坳陷７口井２４层生产测井解释成果，提出了致密储层产能预测的四种方法，丰富了储层识别的内涵，使储层识别与产能预测有机的联系起来。经矿场验证表明：对川西致密碎屑岩未知层段的天然气产量预测具有实用价值。     

大庆深部致密砂砾岩含气储层产能预测

气层产能预测是气藏工程研究中用于指导气井以及气田合理生产的重要工作和任务,它在气田整体评价和高效开发进程中具有很强的预见性和主动性。讨论了大庆深部致密砂砾岩含气储层的产能与测井响应之间的关系,探讨了根据测井资料应用人工神经网络技术预测含气储层产能的方法。利用已知气井测试结果和测井资料作为网络的训练样本。根据网络学习训练结果,输入储集层的测井资料等静态参数,可预测该储集层的产能。根据这种关系采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价,从而为大庆深部致密砂砾岩含气储层的开发提供了一定的依据。     

核主成分分析与支持向量机模型在储层识别中的应用

针对低孔、低渗致密储层识别较常规储层难这一问题,首次应用核主成分分析与支持向量机(KPCA-SVM)模型进行储层识别.该模型先通过核主成分分析(KPCA)进行非线性特征参数提取,然后将提取的特征参数作为支持向量机(SVM)的输入变量,最终实现储层识别.由于KPCA-SVM模型集成了核函数、主成分和支持向量分类机的优点,较好地解决非线性小样本的问题,能消除数据之间的噪音,降低维数,而又不缺失有效信息,达到准确快速预测的功能.将该模型应用到新场须二气藏新856井区储层预测中,预测结果验证了本模型的优越性,可作为致密储层预测的可选方法.     

陕甘宁盆地中部气田马五1段储层识别模型

本文应用多项式自组织方法，以１０个特征参数建立了中部气田马五１段储层气、水、干层判识的非线性网络模型，９２个已知样本的吻合率达９８．９％，为储层识别探索了又一新的方法，可供矿场参考     

基于粒子群优化算法的小波神经网络缝洞型储层识别模型

针对缝洞型储层识别精度较低这一难题,提出了基于粒子群优化算法的小波神经网络（PSO—WNN）储层识别模型。以小波函数作为隐含层的激励函数,采用粒子群优化算法,对权值、伸缩参数、平移参数进行调整,构建出基于粒子群优化算法的小波神经网络储层识别模型。该模型具有算法简单、结构稳定、计算收敛速度快、全局寻优能力强、识别精度高、泛化能力强的优点。这里以济阳坳陷桩西埕岛地区古生界潜山缝洞型储层识别为例,利用常规测井参数作为模型的输入参数,以储层类型赋值作为输出,选取九口井的108个已知样本,采用不同隐含层个数对模型进行多次训练。通过对比分析,最终确定隐含层个数为10,建立起该区的Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类储层识别模型。利用已建模型对十八个检验样本进行识别,其识别正确率高达100％,而BP神经网络识别正确率为88％。这表明该模型对缝洞型储层的识别效果较好,为缝洞型储层的进一步研究提供了可靠的依据。     

基于神经网络的储层识别处理技术及在塔河油田的应用

简述神经网络用于储层识别模型的建立,并指出单独使用神经网络进行识别的不足。对此,设计了具有辅助神经网络作用的计算机程序,从而使单独使用网络的不足之处得到完善。通过塔河油田实际资料应用表明,在单独使用BP神经网络进行储层类型预测效果不是十分理想的情况下,采用这种处理技术,能够取得较好的效果。     

塔河油田石炭系储层横向预测

塔河油田石炭系储层总体上为一套浅海－滨海相碎屑岩沉积层系，储层段具有砂泥岩交互、上部含油，下部含水的纵向分布特征。即以致密层段为封隔，纵向上发育多个油气水小系统。根据这一特征，在储层精细标定基础上，进行多井约束地震地层反演和孔隙度约束反演，刻划储层的空间展布特征，表征储层内部物性变化，预测有利储层分布范围；通过三维地震相分析、三维相干体、非线性（突变）油气预测和吸收系数油气预测等方法，在有利的储层分布区内，识别油气高产富集带。     

制约类地行星大气层和水体发育的主要因素

根据行星探测的资料,综合分析了水星、金星、地球(包括月球)、火星的大气层和水体的发育特征,对比了金星、火星的大气层与水体同地球的差异。类地行星质量小、体积小、密度大、旋转慢、卫星少甚至没有、挥发性元素较类木行星少、距离太阳较近,早期残留的原始大气层已经被早期太阳在金牛变星阶段的强烈太阳风所驱赶,加上巨大而频繁的撞击作用,使原始大气层被驱赶殆尽。现在的大气层是次生的,是由行星内部的去气作用形成的。类地行星的大气层、水体的发育和表生作用的特征与行星的质量大小(表征行星内部能量的大小和构造活动的强烈及持续时间)及行星与太阳的距离等因素有关。在类地行星中,地球和金星质量最大,逃逸速度最大,可将更多的气体“束缚”在它们表面,因此它们的大气有着复杂的组成和较大的密度。火星质量较小,逃逸速度不到地球的一半,在漫长的演化历史中,大气逐渐逸散进入太空,大气密度变得很稀薄。水星质量更小,而且最靠近太阳,不仅太阳风的驱赶作用强烈,而且表面温度高,气体分子的热运动更加剧烈,加剧了大气的逸散,所以水星的大气层极为稀薄,并且主要为太阳风成分。月球质量最小,几乎没有大气层,更没有水体的发育。行星的热演化历史对大气层和水体发育具有重要的制     

油库公路油品装卸区交通组织设计与探讨

公路装卸区是油库油品通过公路运输的一个重要区域,也是油库对外的一个重要窗口,作者从油库公路装卸区布置方式和要求,交通组织形式,车辆的种类及交通组织流线方面提出一些设计探讨,使业主在公路装卸区的使用管理上更方便,交通组织更顺畅。     

米仓山西段晚元古代-古生代层序地层及地层模型

米仓山西段位于扬子地台北缘，该区除缺乏泥盆系和石炭系外，各时代地层均有发育。从震旦系灯影组至二叠系大隆（或长兴）组可划分出１３个相当于Ⅱ～Ⅲ级沉积旋回的层序或复合层序，并建立了地层模型。地台边缘的层序地层和沉积体系域具有它自身的某些特点。由局部构造活动引起的相对海平面变化，对沉积体系域和界面类型有着明显的影响。但是，在这种情况下形成的沉积序列和其它特征，与相应的典型体系域相比有一定的差异。为此，我们引用或引入了上超体系域（ＯＳＴ）、滨浅海边缘楔（ＳＭＷ）、最大海泛沉积层（ＭＦＳ）和Ⅲ类层序界面等概念。     

青藏东部玉树、昌都地区地质地球物理特征及找矿远景

区内矿产资源丰富，有铜、铅—锌、金、铁、汞、镍六种成型矿床。区内古生代、中生代地层中海相火山岩层可作为有利的赋矿层，中生代沉积地层，尤其是三叠系地层可作为有利找矿层。铜、铁矿床形成与侵入岩有关。成矿带明显受北西、北西西、北西转南北向区域性深、大断裂控制。与中—酸侵入岩有关的矿床，局部重力异常多表现为圆形、椭圆形的重力低，矿床主要位于负异常中心及边部地带。航磁异常多有异常反映，幅值一般在50nT以下。与赵基性—基性侵岩有关矿床，局部重力异常表现为椭圆形的正异常，矿床位于正异常边部，且与一正磁异常对应。     

渭河盆地天然气类型、成因特征及找矿远景分析

根据渭河盆地地热井、油气调查井、氦气调查井气样分析成果,结合近年来地质、物探新成果分析,发现渭河盆地各类钻井中普遍存在含氦天然气,且这些天然气,按甲烷和氦气含量可分为富氦天然气和贫氦天然气两类。位于渭河盆地边部的地热井、区域地质和物化探成果均佐证了渭河盆地基底存在上古生界,未见隐伏的花岗岩体。区域构造演化佐证了渭河盆地周边断裂的形成与区域断裂同期,盆地的形成与演化是区域演化的一部分,其主沉降期是新生代。因此,前人对渭河盆地形成的最早时间为始新世以及不存在上古生界煤系地层基底以及氦气的主要气源岩是分布于基底的富铀花岗岩体和秦岭造山带富铀花岗岩体的认识有待进一步探究。对比邻区鄂尔多斯盆地,发现渭河盆地上古生界煤系地层可作为烃源岩,伽马异常层可作为氦源层,这为重新评价渭河盆地的氦气资源地质前景提供了依据。      

山西平陆黄河阶地与古三门湖消亡、黄河贯通三门峡时代问题的探讨

山西平陆黄底沟入三门峡水库北侧发育了一级湖滨阶地(T₃)和两级河流阶地(T₂和T₁)。阶地上覆黄土地层野外划分和室内磁化率测试结果与蓝田段家坡黄土地层的对比结果表明,T₃上覆黄土地层最底部为古土壤层S₂;T₂最底部为黄土层L₂中弱发育古土壤层L_2-2;T₁最底部为马兰黄土L₁中弱发育古土壤层L_1-4。根据黄土-古土壤年代序列及光释光(OSL)年龄测试结果,T₃,T₂和T₁阶地分别于245kaB.P. ,149kaB.P.和50kaB.P. 前形成。其中,T₃和T₂阶地的形成时间,分别代表了山西平陆古三门湖开始消亡和最老黄河阶地形成的年代。古三门湖消亡与黄河贯通三门峡的时代是否一致,有待进一步研究。     

扬子古大陆与澳大利亚古大陆新元古代层序对比和古大陆再造

扬子古大陆与澳大利亚古大陆的新元古界均由３～５个向上变浅的层序组成，层序与构造地层结构转换面的特征对比和古陆拼合表明，新元古代时期扬子古大陆位于澳大利亚古大陆北侧，其东南边缘与澳大利亚古大陆东缘可能处于同一被动大陆边缘构造环境，它们所经历的挤压、拉张、沉降过程与晚元古代Ｒｏｄｉｎｉａ超级古大陆的形成、分裂、移离有密切关系。     

对地球质心偏移及板块驱动力的讨论

支持宇宙力参与板块运动的观点,赞同地球质心偏移的论断,但对质心偏移的力源和成因提出不同的看法。数理推导表明,太阳斥力与万有引力常数G的变化综合作用、冰盖在一极的形成与消融等是质心偏移的主要力源。     

全球空间测地站矢量场对板块运动的描述及地幔的经、纬向流

从 2 0 0 1年IERS公布的ITRF参考框架系下的 4 32个空间测地站中以面积平均随机选用了111个站 ;这些点的站速度矢量图描述了北半球欧亚 (EA)、北美 (NA)和北太平洋 (NP)三大板块的运动态势 :以北大西洋洋脊为轴 ,欧亚板块向NE—E—SE运动 ;北美板块向NW—W—SW运动 ,呈绵羊角式张裂运动 ,两者在大西洋两侧的N向运动越过极区后 ,汇集指向阿留申 ;北太平洋板块以超过北美板块和欧亚板块 6倍左右的速度向NWW运动 ,与欧亚板块呈正面碰撞型关系 ,表现为大洋壳的深俯冲与大陆壳仰冲 ;北太平洋板块与北美板块以圣安德烈斯断层为界呈剪切拉张型关系。文中描述了南半球南美 (SA)、非洲 (AF)、阿拉伯 (AR)、印—澳 (IN—AU)和东南太平洋 (SP)的运动态势 :以东南太平洋洋脊为轴 ,其东侧的纳兹卡 (NZ)板块高速向东运动 ,而其前方的南美、非洲、阿拉伯和印—澳等板块则向NE—NNE运动 ,速度依次增高 ,可能与其间的大西洋洋脊、印度洋洋脊和红海裂谷张裂的正、反向叠加作用有关。西南太平洋与澳大利亚板块的东北缘和东缘均呈强碰撞强剪切型运动关系 ,而纳兹卡板块与北美板块呈追尾型运动关系。南极板块 (Ant)从环南极洋脊的东南太平洋段为起点向南运动 ,过南极后继续向北、向非洲、印度洋方向运动 ,并略显右旋。上述板?     

LOGSYS处理软件的改进与增置

煤田数字测井LOGSYS数据处理软件中,建库、编辑、刻度、测井深度校正及格式转换等功能的改进与增置,不但提高了数据处理速度,增加了处理功能,而且提高了测井资料的质量,扩展了解决地质问题的能力。