应用CP网络进行岩性识别

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。     

渤海C油田东营组高阻水层成因分析及识别方法研究

渤海C油田东营组沉积特征及成岩作用复杂,物性变化大,油气显示活跃,存在大量录井显示好的高阻水层,流体性质判别难度大。结合录井及岩心、岩矿等资料进行了综合分析,研究认为：以高岭石为主的粘土矿物含量高及残余油饱和度高是形成高阻水层的两个主要因素。在成因分析的基础上,提出了流体替换法和深电阻率与密度曲线交会法快速识别高阻水层。实际资料应用表明,归一化后深电阻率与密度差值ΔRd-Δρ是C油田东营组油藏油、水层识别中的敏感参数,建立ΔRd-Δρ与深电阻率Rd的交会图版,油层主要分布在ΔRd-Δρ大于2.3的区域。研究方法对于C油田乃至渤海中深层测井综合评价具有很好的指导作用。     

扩展流体识别因子及应用

利用地震资料的流体识别因子,使在地震剖面中就能实现储层中的油、气、水层的识别,这些因子通常由介质密度和纵横波速度或其函数构成,主要有纵横渡阻抗、纵横波速度比、泊松比和LMR识别因子、ρf识别因子等,这些识别因子均基于纵横波速度和介质密度等3个参数对流体响应的差异而构建.研究以此三参数差异以外的其他地球物理属性差异来构建新的流体识别因子并与现有应用效果较好的流体识别因子组合成灵敏度更高的因子.扩展流体识别因子EFD,包括高灵敏度流体识别因子(HSFIF)及组合型流体识别因子(EFDC).它们分别是基于不同炮检距差异特征和优化组合两类扩展流体识别因子.并通过对川东北碳酸盐岩气藏气水层的模拟计算和识别处理,证明扩展流体识别因子具有很好实用性及可靠的识别效果.     

灰关联聚类法及其在测井中的应用

基于灰色关联分析原理,提出了一种较为实用且易于编程的聚类方法,即灰关联聚类法,并应用该方法标定煤层气层,识别煤成气层、油、水层和划分岩性。     

视岩石结构数计算技术及其在碳酸盐岩岩相测井识别中的应用

利用测井资料识别碳酸盐岩岩石结构组分,对于碳酸盐岩沉积相研究具有重要的实用意义。碳酸盐岩地层通常经历强烈的成岩作用,缝洞发育,如何利用常规测井资料较精确地识别其基于岩石结构组分分类的岩相一直是个难题。目前有效测井参数与机器学习方法结合已经成为提高岩相识别精度的有效手段,其中Lucia的视岩石结构数参数在国外碳酸盐岩地层中取得了很好的应用效果。然而,ARFN技术建立的条件为非裂缝和非水层,这使得其应用受到较大限制。以四川盆地GM地区寒武系龙王庙组为例,提出了改进的方法。首先,参考Lucia的岩石类型分类方案,将岩相划分为3大类：颗粒白云岩（包括砂屑白云岩和细晶白云岩）、粉晶白云岩和泥晶白云岩（包括泥晶白云岩和泥质泥晶白云岩）。然后,通过岩-电关系分析优选出最敏感测井曲线,包括密度、声波时差和自然伽马。根据测井计算的孔隙度、含水饱和度及薄片鉴定资料,按照水层和非水层条件,对Lucia的视岩石结构数公式进行改进。计算结果表明,改进的ARFN曲线能够快速定量识别岩石结构组分,尤其对颗粒白云岩和泥晶白云岩的识别率很高。最后,将改进的ARFN作为输入测井参数之一,与K邻近分类算法（KNN）结合进一...     

鄂尔多斯盆地华庆地区延长组长8高阻水层成因分析与识别

华庆油田长8油藏中普遍发育高阻水层,同一储层砂体中水层与油层电性差异甚微,水层计算的含油饱和度明显偏高,导致传统测井解释与压裂试油吻合率较低。综合应用测录井、试油试采、分析化验等资料,分析高阻水层形成原因及控制因素,运用电阻率形态差异法建立流体识别标准。研究表明,华庆油田长8油藏储层亲油,绿泥石膜发育,普遍含沥青质充填孔隙,在自吸和颗粒表面的吸附作用下,形成绿泥石膜-有机质复合体,致使储层测井响应为高阻,而非润湿的水相占据相对畅通的较大孔喉,容易流动,在油气富集程度较低时,试油大量出水;采用电阻率曲线形态法分"凸型"、"凹型"分别建立测井识别图版及流体识别标准,凸型油层:△t≥216μs/m,Rt≥36Ωm;凹形油层:△t≥221μs/m,Rt≥60Ωm。相对常规图版交汇法,总体使测井解释与试油试采吻合率提高15%以上,对识别高阻水层应用效果显著。     

论“低频阴影”分析方法

近年来国内学者从数值模拟、瞬时谱的计算和实例应用等方面对"低频阴影"分析方法进行了详细地研究,但少见"低频阴影"分析方法作为主力方法进行流体识别的成功案例。以国内某区的油水储层预测为实例,分析并总结了水层、油层和含油水层的瞬时谱特征,以详实的测井数据和瞬时谱剖面论证了"低频阴影"分析方法的适用性问题和"低频阴影"的成因问题。实例研究结果表明:(1)"低频阴影"的成因非单一的"衰减"因素;(2)"低频阴影"分析方法能有效地用于油层地识别,对于水层的识别具有一定的适用性,即使对于同一个研究区的同一地层的上段与下段地层的瞬时谱特征具有较大的差异;(3)"油层"与"含油水层"具有不同的"低频阴影"特征,且两者的"低频阴影"的主要成因机制也不一样。     

BP神经网络识别塔北低阻油气层

简要介绍了塔北低阻油气层岩性剖面、低阻油气层地球物理测井曲线特征,分析了塔北地区低阻油气储层成因,重点论述BP人工神经网络识别油气层、油水同层、水层和干层的方法原理。识别实例表明,BP人工神经网络识别低阻油(气)、水层的结果与实际相符,明显地提高了测井的解释精度。     

淡水储层中低阻油气层识别技术

相对于咸水储层的常规电阻率油气层,淡水泥质砂岩储层中的低阻油气层识别难度较大,其成因类型复杂多样,可归纳为5类,即高束缚水、高阳离子交换量、盐水泥浆侵入、砂泥岩间互和油层与水层矿化度的差异,而低阻油气层大多是多成因的。针对多成因低阻油气层,采用交会图、测井新技术、常规测井信息的有效合理分析等方法进行识别,通过合理选取泥质砂岩饱和度模型定量评价。由此确定的淡水储层中低阻油气层识别评价思路,在渤海湾地区的油气勘探中得到了很好应用,而且正在发挥着重要作用,低阻油气层识别评价是一种经济、实用、可靠的勘探开发技术。     

RPROP算法在测井岩性识别中的应用

为了更好地解决测井岩性识别问题,引入一种快速实用的BP算法--Resilient Backpropagation (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究。结果表明,应用RPROP算法进行测井资料岩性识别,识别的准确率较高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景。     

人工神经网络在致密砂岩气层识别中的应用

致密砂岩气层识别是一个难题。如何在已有的地质、钻井、测井、地震等资料的基础上，利用现代人工智能方法进行气层识别，值得我们去探计。作者在本文中利用一个改进的BP网络模型，充分利用现有的地质、测井等资料，以单井为单元进行垂向气层识别，然后又以地震资料为约束进行气层横向预测，结果非常令人满意。     

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.     

钙磷酸盐—BMP多孔复合材料的降解与成骨效应

通过X射线照相术、SEM、EPMA等测试手段研究了钙磷酸盐（CP）多孔陶瓷及钙磷酸盐－骨形态发生蛋白质（BMP）多孔复合材料（CPB）在动物体内的生物降解性、成骨效应以及材料－骨界面的显微结构。用统计学τ检验对CP和CPB两种材料植入体内后的新骨形成速率数据进行了处理。结果表明CPB复合材料的新骨形成速率明显高于CP陶瓷；钙磷酸盐矿物有较好的生物降解性，但在体内完全降解是不可能的；BMP与CP复合后，能明显地加快新骨形成，促进钙磷酸盐矿物的降解；多孔结构亦有利于矿物降解及新骨形成，新骨长入陶瓷孔隙后形成一中种互穿网络结构，使植入部位力学性能得到强化，弥补了材料降解中所导致的力学性能的衰减。据此可以预测，通过适当的孔结构和诱导成骨机制，可以制备出近乎完全降解的生物材料。     

矿物科学的理论结构

矿物科学作为一个具有众多分支学科的学科体系,从本质上讲,其理论组成主要包括矿物及其性质两大部分。矿物科学作为一个具有比较严密理论的学科,其理论结构是由一个内核及其扩展或衍生的若干个保护层组成。矿物科学理论内核是矿物学,因为矿物学比较稳定而且难于动摇的基本理论和基本概念,已成为矿物科学的最基本部分与立论的基础。矿物科学的保护层是由它的三大分支学科群,即基础扩展分支学科群．学科交叉与应用分支学科群,以及测试分析理论与技术分支学科群组成．它们之间是相互支撑、相互补充的关系。矿物科学作为一个新兴学科,其理论内核需要不断加以充实和加固,而保护层更需要进一步加强和扩大。因此,矿物科学具有巨大的发展空间和十分光明的发展前号。     

末次间冰期以来沙漠－黄土边界带的环境演变

沙漠－黄土边界带地处东亚季风边缘，这一地区的风成沉积即古风成砂－黄土－古土壤序列很好地反映了东亚季风环流的演变历史。末次间冰期的沉积(Ｓ１)由三层古土壤和夹于其间的两层黄土组成，可与深海氧同位素阶段５的五个亚阶段(ａ－ｅ)则很好对比。末次冰期的沉积(Ｌ１)由三层古风成砂和夹于其间的两层黄土构成，由此反映了与上述三层古风成砂对应的阶段２、阶段４及阶段３的中期是沙漠－黄土边界带冬季风活动加剧、沙漠扩大的时期。全新世的沉积是由一层草原上(Ｓ０)和其上的流沙组成，但这层流沙是在最近两千年来不合理的人类活动和当地特定风场条件的共同作用下形成，已不具备明显的气候指示意义。     

东海沉积物中海绿石的研究

关于东海现代沉积物中的海绿石,前人曾有过报道,但都限于一般性的描述。近年来我们对东海表层沉积物中的海绿石进行了较为系统的研究,工作范围为东经121°-129°,北纬26°30′-32°00′,样品233个。分别进行了镜下鉴定、透射电镜和扫描电镜观察,并以多晶X-射线衍射法,化学全分析、差热分析、红外吸收光谱和电子探针等方法进行较系统的矿物学研究。本文就东海表层沉积物中海绿石的矿物学特征,产状及分布进行阐述,并对其成因作了初步的探讨。     

利用人工神经网络方法检测地震剖面同相轴

在地震勘探中,经过各种处理后最终得到用于解释的地震剖面实际上都可以看作是一些图像。这样,就可以从图像处理的观点来看问题,图像的特征有边缘和区域,那么,地震反射同相轴在地震剖面图像上,可以看作是一边缘。人工神经网络是近年来发展起来的一种新技术,它可以进行二维图像的边缘检测,基于这一点,把神经网络边缘检测技术应用到地震剖面上来检测地震反射界面,压制地震剖面上的随机干扰,从而改善地震图像的质量,达到提高地震资料信噪比和分辨率的目的。运用该技术对实际剖面进行了处理,效果很好,证明了方法的可行性和有效性。     

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     

实信号快速傅立叶变换在地震信号处理中的应用

地震信号的数据量非常大,如果简单利用复序列快速傅立叶变换算法对地震信号进行处理,将会成倍增加数据量,增加计算量,因此针对地震信号这一实数序列,讨论实信号的快速傅立叶变换 。文章提出了3种实序列的快速傅立叶变换算法,对运算量的减少进行了定量的分析,并对实际地震数据进行了计算,从分析及计算结果可以看出,这3种方法可以明显减少运算量,同时节省了计算机的存储空间。