二次判别函数在油气水层解释中的应用

在油田的勘探与开发过程中,每口井完钻后都要进行油矿地球物理的测井工作,以确定井下地质剖面的岩石学类别,划分出渗透性和非渗透性地层,并指出渗透性地层中所含的是油、气或是水。     

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)。     

弗晰集理论在矿产预测中的应用

模糊数学是研究和处理模糊现象的数学方法。模糊数学又称为弗晰数学,模糊集又称为弗晰集。本文应用弗晰集理论研究河北南部一个铁矿的预测问题,并得到了初步结果。     

应用贝叶斯最佳二次型判别函数识别油气水层

准确地判断测井剖面中的油气水层,这是油田一项十分重要的工作。解释油气水层始终是对整个油田地质情况的不断认识过程。由于油田地质情况的复杂性,由于各种测井资料只能间接地反映岩层性质的某一个侧面,因此,至今没有一种测井方法能够单独地准确地指出地层内含有的流体性质:即孔隙内是含油,还是含水,或者油水同层以及干层。     

BP 神经网络模型在朝长地区扶杨油层压裂产能预测中的应用

松辽盆地朝长地区扶杨油层是典型的低孔低渗砂岩储层,需要进行压裂改造,产能影响因素较多,用常规线性方法进行的产能预测结果往往精度不够。在研究该区测井曲线响应特征的基础上,根据地区经验和灰色关联分析法,优选自然伽马、声波、电阻率、中子和密度5 个测井特征参数,及含砂比、破裂压力2 个压裂施工参数,与已有的试油结论作为模型的训练样本,建立预测储层压裂改造后单位厚度产液量和单位厚度产油量的BP 神经网络模型。在实际应用过程中,不仅能较准确地划分油水层,同时给出了产油量的计算参考值,实现了对低孔低渗砂岩储层压裂产能的有效快速预测。     

逐步回归分析在焦作地下水水质预测中的应用

作者在收集和分析大量地质及水文地质资料的基础上,提出影响焦作地下水质变化的主要因素是降水量和开采量。据此建立了水质概念模型和相应的数学模型,并由计算机获得了26个水质预测方程,其精度均在允许误差范围内。在中国北方岩溶地区,若岩溶地下水补给区未受污染,且影响岩溶地下水水质变化因素已查明时,可采用本文提出的方法进行预测。     

压裂水平井产能预测方法研究综述

水平井压裂技术已经在薄层、低渗透油气藏以及页岩气的开发中得到了广泛的应用,其产能预测方法是进行油气层评价、合理高效开发的基础。在对产能影响因素分析的基础上,系统总结了致密砂岩油气藏和页岩气藏压裂水平井的产能评价方法;认为除了对储层基质以及裂缝内流动机理进行表征外,裂缝的分布规律以及储层应力敏感性对产能的影响不容忽视;同时应重视大量钻井资料与物理模拟和数值模拟的结合,以提高产能预测的精度。     

有限单元法在地质力学中的应用

地质构造体和岩体是一种岩性和结构高度变化的非连续而且非均一的介质,在压力(包括岩体中的间隙水压力)和温度的作用下所产生的变形和破坏现象,不仅为非线性关系,并随空间和时间而变化。对某一点而言,这种关系会由于作用力的大小和时间的长短,由弹性过渡到塑性或粘性状态。对整体而言,在同一时间内,却会在不同的部位出现不同的应力状态和变形的程度。     

数学方法在矿产地质工作中的应用

随着数学地质的发展,数学方法和电子计算机在矿产地质工作中的应用日益广泛和深入,不断解决愈来愈多的矿产地质实践问题和理论问题。这种应用大体上可归纳为以下三个方面(1)数学方法和电子计算机应用于矿产地质工作的每一个阶段。由矿产的普查勘探、详查评价、储量计算直至矿产开发,每一个阶段的矿产地质问题都能用数学方法和电子计算机帮助解决,以提高每一个阶段中矿产地质工作的速度和质量。     

扫描电镜在粘土矿物研究中的应用

当前在粘土矿物研究中,扫描电镜已成为不可缺少的重要手段。它可以直接观察粘土样品原样,深入研究粘土矿物及其集合体的微观性状特征、矿物相互间的关系及转化等。这对于认识不同成因类型粘土矿物的形成条件,有着重要意义,也是其它研究手段无法代替的。     

应用回归分析进行盐矿工业品位预报

以漳县盐矿区为例,介绍了用测井方法确定岩矿层的优势所在;依据岩系地层的电性、放射性及它们之间的相互关系,用二元回归方法得出了矿区的理论方程;列举了用经验方程进行盐矿品位解释的应用效果。检验结果说明,用回归分析方法对测井资料作定性、定量解释是可行的;对于满足相关条件的岩盐矿层,利用该法可以获得较为理想的地质结果,对盐田的评价有着现实的指导意义。     

破裂形变前兆的空间分布与地震预报问题

很多作者从不同角度阐述过地震过程与破裂过程的相似性。近年来的观察表明,大地震前确有一些前兆现象。但是由于地震现象很复杂,有些现象不易得到反复观测。在地震前发生的现象中,要分辨出那些确为地震的前兆,那些是其它因素的影响,往往要经过多年努力才能弄清。     

激电法预报地下涌水量的回归分析方法研究

本文介绍经验回归函数的建立,回归系数的显著性检验及回归预测方法,并以山西五台山北麓峪河洪积扇找水实测资料为列,分析了激电参数与富水性之间存在相关性。     

利用地震资料和天文周期分析的方法开展中期地震预报

地震是一种复杂的自然现象,其成因及发展的物理过程,目前尚在探索之中。地震预报在世界上还是一个尚未解决的难题。但是,地震预报并不是不可能的。地震既然是一种自然现象,必然有其特定的规律。     

基于对应分析的支持向量机回归在地震储层厚度预测中的应用

储层厚度的预测是油气藏描述的一项关键技术,然储层厚度和地震信息之间的关系是非线性的,其他的数学方法很难拟合.解决这一难点用到了一种新的数学统计方法--支持向量机.笔者介绍了对应分析和支持向量回归机算法原理,在此基础上以实际的数据为例子成功地对储层参数-厚度进行了预测,取得了实际的应用效果,得出了该方法切实可行的结论.     

测井资料在碳酸盐岩洞—裂缝型储层产能评价中的应用

介绍了一种基于测井资料来预测双孔结构碳酸盐岩储层产能的新方法。首先根据碳酸盐岩剖面中双孔结构储层的地质和测井特征,提取与储层产能密切相关的多个测井和地质参数,考虑到这些参数与产能的非线性相关关系以及产能数据的变化特点,采用BP神经网络技术建立其储层产能的预测模型,由此处理了轮南地区的多口井测井资料。所预测的储层段产能与试油产能较为一致,效果良好。     

优化遗传算法在孔隙度预测中的应用

孔隙度是油藏描述和储量计算最重要的参数之一。因此 ,高精度的孔隙度预测是建立储层地质模型的关键。文中应用优化的遗传算法———演化程序 ,利用岩芯样品的孔隙度和测井数据建立合适的预测模型 ,应用声波、密度、自然伽马和自然电位测井数据进行储层孔隙度预测。预测结果表明 :与线性回归和灰色GM (0 ,5 )等传统的预测方法相比 ,应用演化程序进行孔隙度预测 ,提高了预测结果的精度 ,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度。     

多元线性回归方法在地下水水位预测中的应用

在对已有长期开采资料的水源地进行资源评价时,充分利用长系列观测资料,可采用多元线性回归方法对地下水水位的变化规律进行研究对其变化趋势进行预测,本文重点对相关因素的确定和多元线性回归方法的应用进行了研究。     

地震迁移和破裂发展

前言全球每年平均发生地震约500万次。这些地震绝大多数分布在巨大构造板块接合处:它们是环太平洋带、地中海-喜马拉雅带、大西洋、北冰洋、印度洋及太平洋东侧的中脊地带以及大陆裂谷系。