基于BP神经网络的储层渗透率预测及质量评价方法

储层渗透率预测和评价是油气藏勘探与开发急需突破的瓶颈技术之一,BP神经网络预测储层渗透率的研究在行业中已有一定的应用,但受限于数据规模、参数调整及模型评价方法,该方法预测结果不稳定,且不能准确给出全井段储层的连续渗透率的预测质量,在油田现场并未大规模推广应用.本文针对传统BP神经网络预测储层渗透率方法中存在的问题,在对机器学习的数据处理、参数选择系统考察的基础上,定量分析了不同输入曲线、网络结构、样本大小对渗透率预测模型精度的影响,总结了BP神经网络预测渗透率模型的参数优选方案;并提出了一种基于模型森林的预测曲线质量逐点评价方法,实现了对全井段渗透率预测的质量评价.实际应用表明,本研究提出的储层渗透率预测及质量评价方法与实际岩心渗透率吻合度高,推广应用前景良好.     

基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究

储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络.     

基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究

随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层...     

基于双向长短期记忆神经网络的储层孔隙度预测方法研究

孔隙度作为重要的储层物性参数之一,在储层评价中发挥着重要作用,因此,寻找一种低成本、高效的方法获取高精度的孔隙度成为了储层评价的重要课题.由于测井参数和孔隙度之间复杂的非线性映射关系和时序性特点,本文提出了一种基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的储层孔隙度预测方法,通过建立BiLSTM孔隙度预测模型,并在模型中使用Nadam自适应优化算法提高模型训练效率和准确率,引入Dropout正则化技术防止训练过程中发生过拟合,采用ReLU激励函数提高网络的鲁棒性和稳定性,最后利用实际测井数据验证其性能.研究结果表明,相较于长短期记忆循环神经网络(LSTM)、常规循环神经网络(RNN)和全连接深度神经网络(DNN),BiLSTM模型具有更高的预测精度,在储层参数预测方向具有广阔的应用前景.     

基于多任务学习的测井储层参数预测方法

基于多任务神经网络模型,提出一种多任务测井储层参数预测方法,利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行预测.分别采用同架构和异架构多任务模型对测井储层参数进行预测,通过数值实验对比,多任务预测模型有效提升了单任务储层参数预测模型的效果,且提升幅度与模型结构有关,异架构多任务模型的总体预测效果好于同架构多任务模...     

储层参数岩石物理反演在“甜点”储层预测中应用研究——以W17油田为例

乌石凹陷流砂港组地层岩石粒度变化大,低孔、低渗目标占比近50%,"甜点"储层预测是实现油田经济开发的关键因素,而储层孔隙度、黏土杂积含量评价是"甜点"储层预测的核心问题.本文应用一种新的直接求解包体理论岩石物理方程的储层参数反演方法来进行"甜点"储层评价,该反演方法基于约束最小二乘与信赖域算法直接求解有效介质包体理论岩石物理方程,能够关联弹性参数与储层参数之间的高阶变化,可反演地质体孔隙度、黏土含量空间细节变化特征,通过孔隙度、黏土含量双参数约束实现"甜点"储层分布评价.本文以W17油田为例,首先通过岩石物理分析明确常规储层与"甜点"储层的岩石物理规律;然后运用相控叠前地质统计学反演技术得到高分辨率敏感弹性参数体;最后开展孔隙度、黏土含量储层参数岩石物理反演和"甜点"储层预测.通过与当前业界常用的基于统计关系的地质统计学协模拟储层参数评价方法结果进行对比得到,本次研究应用的储层参数岩石物理反演方法得到的地质体内部细节丰富,盲井预测孔隙度及黏土含量参数精度提高,具有精细刻度储层内部的参数变化,保持弹性反演的分辨精度等优势,有利于解决"甜点"储层连通性及非均质性评价等难点问题.     

岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法

叠前地震反演和岩石物理反演分别是获取弹性参数和物性参数的重要手段,两者结合有助于实现储层参数预测并精细刻画储层特征.储层物性参数的反演依赖于岩石物理模型,在进行物性参数反演时可以将复杂的岩石物理模型做泰勒展开,进而得到其一阶或高阶的近似表达式,然而这会降低模型的精确性并增加反演的误差.为了提高储层物性参数反演的稳定性和准确性,本文以碎屑岩储层为例,提出了岩石物理驱动的储层物性参数非线性地震反演方法.首先,基于贝叶斯框架和高斯分布约束条件,从叠前地震数据中实现纵、横波速度及密度等弹性参数的反演.其次,通过碎屑岩岩石物理模型建立起弹性参数与物性参数之间的联系.最后,利用粒子群算法进行全局寻优获得较为准确的孔隙度、泥质含量和含水饱和度等物性参数.合成数据和实际资料测试结果验证了所提方法的可行性和准确性,反演结果与测井数据吻合较好,可有效指示含气储层区域,本文方法在储层预测和评价方面具有广泛的应用前景.     

基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测

储层孔隙度是描述储层特征的重要参数之一,根据测井资料进行准确的孔隙度预测对于储层精细描述至关重要.为此,发展一种基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测方法,并利用实际井数据验证其有效性和准确性.将测井数据看成纵向上具有联系的时序数据,利用双向循环网络建立测井数据与储层孔隙度之间的非线性映射关系,同时引入"丢弃"和"早...     

基于数据分布域变换与贝叶斯神经网络的渗透率预测及不确定性估计

渗透率是储层评价和油气藏开发的关键参数.传统测井方法与常规机器学习方法估算的渗透率都是固定值.但由于测井数据本身存在噪声,渗透率的预测结果可能受到噪声的影响出现测量性的随机误差(即任意不确定性);同时,当测试数据与训练数据存在差异时,机器学习模型在预测渗透率时可能出现模型参数的不确定性(即认知不确定性).为实现渗透率的准确预测并量化两种不确定性对结果的影响,本文提出基于数据分布域变换和贝叶斯神经网络同时实现渗透率预测及其不确定性的估计.提出方法主要包括两个部分：一部分是不同域数据分布的相互转换,另一部分是基于贝叶斯理论的神经网络渗透率建模预测和不确定性估计.由于贝叶斯神经网络存在数据分布的假设,当标签的概率分布与网络的分布保持一致时,贝叶斯神经网络可以更好的学习到数据之间的关系.因此通过寻找一个函数将一个原始域的渗透率标签转换为目标域的与渗透率有关的变量(我们称为目标域渗透率),使得该变量符合贝叶斯神经网络的分布假设.我们使用贝叶斯神经网络预测目标域渗透率以及任意不确定性和认知不确定性.随后,通过分布域的逆变换,我们将目标域渗透率还原回原始域渗透率.应用本文方法到某油田的18口井的测井...     

神经网络在石油测井解释中的应用综述

常规测井解释往往通过"四性关系"研究建立储层参数解释模型,将测井信息转化成地质参数开展储层评价,但对于复杂岩性储层、低渗低阻等储层而言,将测井信息转化为储层参数及利用测井曲线开展储层评价往往存在多解性.作为一种非线性数学方法,神经网络具有多信息融合、综合预测的功能,在解决一些复杂、非线性问题领域展示了强大的生命力.将神经网络引入石油测井解释中,综合利用多种测井信息开展岩性、物性及含油性分析,可有效提高石油测井解释的精度和效率;利用神经网络技术开展流体性质识别和储层裂缝研究可有效破解此类世界性难题.为此,本文对神经网络技术在石油测井解释中的应用进行了综述,并对应用中应注意的事项进行分析,最后进行了应用展望.     

基于BISQ机制三维双相正交裂隙各向异性介质衰减及频散方位特性研究

对于复杂裂隙介质,双相各向异性介质模型更能真实地反映实际地层特征.本文基于BISQ机制推导了三维双相各向异性介质的频散方程,给出了用于确定相速度和逆品质因子的波数方程及其表达式,研究了固体骨架各向异性、固流耦合效应各向异性、渗透率各向异性对衰减及频散的影响,并对频散和衰减的方位特性进行了分析,为预测储层流体的存在、分布以及孔隙结构提供有力的理论依据,使得多方位储层地球物理参数联合反演具有可行性.     

水库地震主震发生时间的预测

水利工程对水库地震的抗震设防要求事先对水为地震进行预测。预测内容包括蓄水后诱发地震的危险性（可能性、）最大震级、最大震的地占紧及不库地震对场址地震动参数的影响。除主震时间的预测外，本文第一作者都曾提出过初步的预测方法。本文认为，水库地震前震波速比异常、非线性灰色模型以及前震系列回归等方法，是预测主震时间的有前途的方法。     

Prediction and verification of earthquakes induced by the Xiluodu hydropower station reservoir

Research has been conducted on reservoir-induced earthquakes in China since the Xinfengjiang reservoir-induced earthquakes in the 1960s. Regulations now require the risk of reservoir-induced earthquakes to be evaluated in the pre-research stage of all hydropower projects. Although nearly 40 cases of reservoir-induced earthquakes have been reported in China, analyses comparing the changes in seismic activity following reservoir impoundment with predictions are rare. In this study, we compared seismic activities observed in the reservoir area before and after the impoundment of the Xiluodu hydropower station in terms of the spatial distribution, frequency, and focal depths of the earthquakes, and clarified the correlation between their frequency/timing and reservoir level after impoundment. We then concluded that the seismic events in the head region were karst-type earthquakes, while those in the second segment of the reservoir were tectonic earthquakes. The spatial distribution of the earthquake epicenters and the seismic intensities validated some of the results for the reservoir-induced seismic risk assessment for the Xiluodu hydropower station, indicating that the proposed earthquake triggers and predictive models are reasonable. This study can provide a valuable reference for investigating the mechanism (s) of reservoir-induced earthquakes, revising reservoir-induced earthquake hazard assessment codes, and predicting the hazard zones of reservoir-induced seismicity under similar conditions.     

水库地震的综合概率增益预测法研究

在水库地震预测中首次引进了地震概率增益综合预测模型,叙述了该方法的基本原理;探讨了影响水库地震最大震级发生的因素;结合中国水库及其水库地震震例资料,对水库地震综合影响因素E值、库容、库水深度因素或指标预测水库地震最大震级的效能R值和经验概率增益K值进行了统计和评价,表明概率增益综合预测能够对各种预测方法预测水库地震的效果进行定量分析。在此基础上,选择国内外若干水库进行了水库地震最大震级回溯性检验,表明该方法作为一种新的水库地震最大震级预测方法是可行的     

Rock physics inversion based on an optimized MCMC method

Rock physics inversion is to use seismic elastic properties of underground strata for predicting reservoir petrophysical parameters.The Markov chain Monte Carlo...     

PREDICTING THE DEPTH OF EROSION IN RESERVOIRS FOLLOWING DAM REMOVAL USING BANK STABILITY ANALYSIS

1 INTRODUCTION 1. 1 Dam Removal The aging of the more than 75,000 dams in the U.S., coupled with the increasing awareness of their environmental costs, has made dam decommissioning and removal a topic of current interest to the scientific community, management agencies, and the general public. It is estimated that 85% of the dams in the U.S. will be near the end of their operational lives by the year 2020 (FEMA, 1999), necessitating thorough consideration of dam removal or repair for…     

广西龙滩水库库区地震尾波衰减特征

按照高信噪比和计算要求,从 2006—2013 年广西龙滩水库地震台网的10个子台记录到的龙滩库区近场数字地震波形中挑选出 3 822 条三分向记录,经滤波和消除环境噪声后,采用Sato单次散射模型,计算了地震波传播路径上的尾波Q （ f ）值,对Q （ f ）与频率f之间的关系进行了拟合,并在此基础上分析讨论了库区尾波衰减的时空特征. 结果显示,龙滩库区总体呈低Q₀值和依赖性指数η较高的特点,这两个参数值均低于浙江珊溪水库,与其地震活动程度高于后者的事实相一致。尾波Q值的空间分布显示,周围小震密集分布的台站和历史地震活跃地区的台站的Q₀值低于相对于周围小震分布稀疏的台站的Q₀值。库区尾波衰减参数与尾波采样体之间的关系显示,采样深度越深,尾波参数Q₀值越低,因此认为该区域可能存在深部高衰减层。衰减参数随时间的变化过程表明,蓄水后地震尾波衰减参数仍主要反映了库区原有地壳内部介质的非均匀性和地震波吸收特性,库区地壳介质特性无显著变化,但局部敏感点有所调整。      

On the implementation of Prabhu’s exact solution of the stochastic reservoir equation

After 50 years of Prabhu’s paper on the exact solution of the stochastic reservoir equation for the important class of gamma inflow distributions with an integral shape parameter, a detailed implementation of the exact solution is still lacking, despite its potential usefulness from both theoretical and practical points of view. This paper explores some properties of Prabhu’s exact solution and investigates the numerical difficulties associated with its implementation. The solution is also extended to derive the distributions of deficit, spillage, yield, and actual release from the reservoir. Explicit analytical solutions for three relatively simple cases are given in detail as examples and comparisons with approximate numerical solutions are made, which reveal some shortcomings of approximate methods. The implementation of the solution in the general case reveals some numerical problems associated with large values of the shape parameter of the inflow distribution and large ratios of reservoir size to draft, mainly due to accumulation of round-off errors. A Matlab program has been developed to calculate emptying and filling probabilities over a wide range of reservoir parameters using extended precision. Comparison of Prabhu’s solution with the numerical solution of the reservoir integral equation highlights possible problems with the numerical solution, which may produce inaccurate or even invalid results for large reservoirs, large drift, and large skewness of the inflow distribution. A comparison between gamma and lognormal distributions as models of skew revealed that as the reservoir size, drift, and skewness increase, the probability of emptying of the reservoir becomes smaller for the case of gamma inflow than in the case of lognormal flow having the same skewness coefficient.     

基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法

储层物性参数是储层描述的重要参数,常规的基于贝叶斯理论的储层物性参数反演方法大多是通过反演获得的弹性参数进一步转换而获得物性参数,本文提出一种基于弹性阻抗数据预测储层物性参数的反演方法.该方法主要通过建立可以表征弹性阻抗与储层物性参数之间关系的统计岩石物理模型,联合蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯理论框架的指导下,应用期望最大化算法估计物性参数的后验概率分布,最终实现储层物性参数反演.经过模型测试和实际资料的处理,其结果表明本文提出的方法具有预测精度高,稳定性强,横向连续性好等优点.     

基于小波变换的吸收衰减技术在塔河油田储层预测中的应用研究

塔河油田碳酸盐岩储集层埋藏较深,一般都在5000m以下,储集层主要为碳酸盐岩裂缝和溶蚀缝洞系统,纵横向非均质性强,储集层横向预测困难.本文介绍了小波变换的基本理论,利用小波变换的局部化分析特征引入吸收衰减分析技术中,根据塔河油田奥陶系碳酸盐岩储层情况设计了接近实际深度的理论模型,并对模型正演结果进行了吸收衰减分析,验证了其可行性,最后对塔河油田实际数据进行处理,含油气性预测结果跟实际钻井非常吻合,证实了方法的有效性.