序贯模拟方法在储层建模中的应用研究

条件模拟方法是地质统计学发展的一个主要方向和研究热点。作者通过序贯模拟方法在储层建模中的应用，对模拟结果进行了参数统计和变异函数分析；并对克立格和序贯模拟方法进行了比较。应用研究的结果证明了该方法的各种特点，弥补了条件模拟方法在理论研究上的不足，为进一步的方法改进和拓宽其应用范围提供了理论依据和实例参考。     

火山岩岩性识别方法研究

岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联（IUGS）推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网络方法利用测井资料识别火山岩岩性。研究结果表明,利用传统的统计判别方法建立的测井资料与火山岩岩性的判别关系,识别符合率只有65%;而使用神经网络方法建立的判别关系,识别符合率可达81.8%。     

火山岩岩性的测井识别

火山岩岩性识别是火山岩储层和火山岩油气藏描述的基础。识别含油气盆地中的火山岩岩性最直接有效的方法是岩芯分析 ,但不可能在每口井中都取芯 ,因此利用常规测井资料进行火山岩岩性的识别成为了必然的选择。这里选取松辽盆地徐家围子断陷营城组为实例进行研究。徐家围子断陷是松辽盆地内的一个较大的中生代断陷 ,下白垩统营城组发育于断陷晚期 ,分布面积广 ,火山岩发育。岩芯观察、薄片鉴定、岩芯测试分析表明 :营城组火山岩岩性有玄武岩、玄武安山岩、安山岩、英安岩、流纹岩、火山角砾岩、凝灰岩、安山玢岩和流纹斑岩等。通过对测井曲线…     

线性降维映射方法识别火山岩岩性

随着世界对油气资源的需求不断增加,火山岩油气藏的勘探和开发逐步成为油气储量、产量的新的增长点。火山岩岩性研究是火山岩油气储层研究的基础。常规的识别岩性方法不是很有效,作者曾用主成份分析方法来识别火山岩岩性,取得了一些效果,能够把基性岩,中性岩和酸性岩三大类岩石区分开来。但当岩性中也包括结构时,识别的效果就不是很理想,很难将流纹岩和流纹质凝灰岩区分开来。对岩石薄片鉴定,全岩分析以及综合测井曲线得到的火山岩岩样应用线性降维映射方法来识别,取得了很好的效果,它能将常规主成份分析方法很难区分的流纹岩和流纹质凝灰岩区分开来。     

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。     

序贯高斯模拟在矿石品位估计中的应用研究

随机模拟是地质统计方法的重要内容。在矿石品位估计方法中克里格方法作为一种无偏估计方法,常被用于矿石品位的估计。但克里格法估值存在平滑效应。作者在分析序贯高斯模拟和普通克里格法基本原理的基础上,运用序贯高斯模拟方法和普通克里格方法对某铁矿体内全铁(TFe)品位进行估计,给出了品位估计结果模型。研究从勘探线方向、垂直勘探线方向和竖直方向分别计算变差函数,对球状模型、指数模型、高斯模型的变差函数拟合效果进行了优选,结果表明球型模型拟合效果最好。针对序贯模拟和克里格品位估值效果进行了分析,结果显示:序贯高斯模拟结果在品位分布形态上更接近样品品位分布形态,其平滑效应更小;克里格方法估计与序贯高斯模拟方法相比仅在品位均值方面更接近样本品位均值。因此,认为序贯高斯模拟方法可以更好地刻画矿体内品位分布状态。     

不同岩性火山岩孔隙度压力敏感性及其影响因素：以长岭断陷火山岩为例

为了解不同岩性火山岩孔隙度的压力敏感性,笔者选取长岭断陷安山岩、角砾凝灰岩和凝灰岩的代表性岩样,分别进行3.4、8.3、13.1、17.9、22.8、27.6、32.4、37.2 MPa多个覆压条件下的气体法孔隙度测量。结果表明,随着压力的增大,3种岩性岩样的孔隙度呈不同幅度的减小,幅度减小程度由大到小的岩性依次为凝灰岩、角砾凝灰岩、安山岩;说明凝灰岩的孔隙压力敏感性较强、角砾凝灰岩的孔隙压力敏感性居中、安山岩的孔隙压力敏感性最弱。经X射线衍射全岩分析、偏光显微镜下岩石薄片鉴定、高压压汞仪实验和基于CPMG脉冲序列的核磁共振实验分析显示,岩石组份、颗粒分选、孔径分布是影响孔隙压力敏感性的关键因素;塑性矿物体积分数越大、颗粒越小、孔径越小,相应孔隙度的压力敏感性越强。     

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.     

长岭断陷火山岩覆压孔隙度和渗透率实验及校正方法

应用覆压条件孔隙度渗透率自动测量仪(AP608)测量的孔隙度和渗透率是在有效覆压下的三轴孔隙度,而储量计算是要求计算油气藏孔隙中的含油气量,应该使用地层条件下的单轴孔隙度.为解决这一问题,笔者通过对长岭断陷安山岩、角砾凝灰岩和凝灰岩的代表性样品进行多个围压下孔隙度的测量,给出了将三轴孔隙度转换为单轴孔隙度的校正方法,转...     

华池油田H152区开发中后期储层地质建模

华池油田H152区为低孔低渗油藏,已进入开发中后期。本文分析了华池油田长3储层地质特征和沉积微相特征,认为其属于三角洲前缘和前三角洲亚相沉积,并详细分析了区内出现的三角洲前缘水下分流河道、分流河道间湾、河口坝、远沙坝和前三角洲泥等微相的岩性和电性特征。采用序贯指示模拟方法建立了研究区沉积微相,应用序贯高斯方法建立储层参数模型,为成功挖潜剩油提供依据。     

火山碎屑岩层孔隙度的计算方法

火山碎屑岩岩性复杂,因此骨架参数难以选择,影响孔隙度的计算效果。针对大庆油田海拉尔盆地的火山碎屑岩储层,对计算孔隙度的一般性方法进行研究;针对火山碎屑岩的成分,根据岩心分析资料计算其理论骨架参数值;采用3层BP神经网络进行训练学习,通过编程处理,实现人工神经网络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,平均误差小于2%,能满足储量计算要求。     

Using Sequential Indicator Simulation as a Tool in Reservoir Description: Issues and Uncertainties

Flow simulation studies require an accurate model of the reservoir in terms of its sedimentological architecture. Pixel-based reservoir modeling techniques are often used to model this architecture. There are, however, two problem areas with such techniques. First, several statistical parameters have to be provided whose influence on the resulting model is not readily inferable. Second, conditioning the models to relevant geological data that carry great uncertainty on their own adds to the difficulty of obtaining reliable models and assessing model reliability. The Sequential Indicator Simulation (SIS) method has been used to examine the impact of such uncertainties on the final reservoir model. The effects of varying variogram types, frequencies of lithology occurrence, and the gridblock model orientation with respect to the sedimentological trends are illustrated using different reservoir modeling studies. Results indicate, for example, that the choice of variogram type can have a significant impact on the facies model. Also, reproduction of sedimentological trends and large geometries requires careful parameter selection. By choosing the appropriate modeling strategy, sedimentological principles can be translated into the numerical model. Solutions for dealing with such issues and the geological uncertainties are presented. In conclusion, each reservoir modeling study should begin by developing a thorough quantitative sedimentological understanding of the reservoir under study, followed by detailed sensitivity analyses of relevant statistical and geological parameters.     

XRF分析技术测定储层岩石孔隙度的方法研究

通过对影响储层岩石孔隙度大小的各种因素的分析,认为利用元素含量变化寻找岩石孔隙度的变化规律是一种可行的方法。采用X荧光光谱分析技术(XRF)测定了大牛地气田500余个岩石样品的Si、Al、Mg、Ca、Fe、K、Ca含量,并对基于XRF分析数据获得的岩石近似相对分子质量和岩石密度分别与传统实验室孔隙度测定结果进行了相关性分析,结果显示它们之间有很好的相关性,R2分别达到0.915,0.920。将基于XRF分析数据获得的岩石近似相对分子质量(Mlith)和岩石密度(ρ)测量结果结合建立了岩石孔隙度的计算模型:φXRF=f(Mlith)+f(ρ),并在多口井中得到了印证,实例证明该方法在石油与天然气勘探开发领域具有良好的应用前景。     

克拉玛依六区——九区石炭系火山岩油藏岩性识别与岩相划分

根据克拉玛依石炭系火山岩岩屑录井描述、岩心薄片鉴定、常规测井资料,通过分析不同类型的火山岩对测井参数的敏感性和响应特征,用统计学方法研究常规测井参数与不同类型火山岩之间的对应关系,建立了电阻率、自然伽马与岩性关系图版。进一步研究了六区—九区石炭系火山岩的岩性、岩相特征、分布规律及与含油性的关系,为今后此类油藏的岩性识别与岩相研究提供了可借鉴的方法。     

测井资料交会图法在火山岩岩性识别中的应用

在火山岩储层研究中，岩性识别显得越来越重要。在评述目前常用的岩性识别方法后，重点以测井资料交会图法为例，以松辽盆地徐家围子断陷升平气田深层白垩系营城组火山岩为对象，优选出密度测井、自然伽玛测井、声波测井、电阻率、钍铀等测井项目的数据进行交会，编制出测井曲线交会图版，并以此为依据识别出该区的火山岩主要岩性有：安山岩、玄武岩、流纹岩和凝灰岩等。识别结果与实际情况相吻合。     

太白维山火山岩系序列相划分及火山活动特征

太白维山火山岩系为晋东北地区中生代火山断陷盆地产物。通过工作研究,确定陈我内岩系的岩石类型及空间分布;指出了两大岩系为两个岩浆源的产物及各序列相的成因类型;确定了水下火山碎屑涌流相的存在,并提出了对形成岩浆蒸气爆发岩的新认识。     

CFD油田火山岩展布特征及其对油藏的控制作用

火山岩复合油气藏特征独特,为揭示该类油气藏的特征和拓展勘探思路,论述了火山岩的特征及其对油藏的控制作用.综合薄片、钻井、测井和地震资料研究火山岩的岩相特征和发育模式,采用岩电分析和测井响应特征研究手段定量识别玄武岩和凝灰岩.在此基础上,依据地球物理手段确定火山岩和砂泥岩的波阻抗界限值,并基于测井约束下的波阻抗反演和东营...     

基于岩样细观图像深度学习的岩性自动分类方法

在现阶段的岩土工程中,通常采用人工识别的方法来判别岩样种类,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,准确率不理想。随着计算机技术的发展,机器学习逐渐被应用于岩性的自动识别,开启了岩样分类的新路径。本文以重庆市主城区4种典型岩样（泥岩、砂质泥岩、泥质砂岩和砂岩）的细观图像为研究对象,基于Inception V3卷积网络模型和迁移学习算法,建立了岩样细观图像深度学习模型,并完成了训练学习。结果显示：模型在训练1 000次后,训练集中的分类准确率达到92.77%,验证集中的分类准确率为76.31%。其中,验证集中的砂岩识别准确率为97.28%,泥岩识别准确率为81.85%,泥质砂岩识别准确率为72.59%,砂质泥岩识别准确率为72.35%。与现有的机器学习方法相比,本识别模型不仅可以自动识别岩性极为相近的岩样,而且具有较好的识别准确率、鲁棒性和泛化能力。