一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测总有机碳含量——以渤中凹陷西南部陆相深层烃源岩为例

烃源岩总有机碳含量(TOC)的预测是烃源岩有机质丰度评价的重要一环.为解决传统ΔlogR方法应用于陆相深层烃源岩误差较大的问题.本文以ΔlogR法为基础,提出了一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测TOC.传统ΔlogR方法是一种基于测井曲线(声波、电阻率等)和成熟度参数(LOM)的预测TOC的方法,可以获得纵向上连续的有机碳分布,并且在国内外多个地区取得了较好的效果.但是研究表明,由于陆相深层烃源岩受到压实作用等影响,传统ΔlogR方法预测的结果不理想.干酪根有机质的密度远低于烃源岩基质密度,将考虑密度因素的广义ΔlogR法预测TOC的方法应用于渤中凹陷西南部东营组和沙河街组烃源岩,对其TOC进行分段预测,并与传统ΔlogR法、敏感测井多元回归方法预测结果进行对比,结果表明,研究区使用该方法的效果要优于其他两种方法.该方法拓展了传统ΔlogR法的适用范围,为烃源岩TOC的预测提供了新的思路和方法.     

基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量

总有机碳含量(TOC)作为评价烃源岩的重要参数.对于一些勘探开发难度较大的区块,合理预测TOC含量对区块勘探开发具有重要意义.目前预测TOC含量的方法以△logR法为主,但是△logR 法对于异常点处理并没有系统的标准,人为主观性较强,同时在伦坡拉地区△logR 法预测效果一般.因此本文采取BP神经网络法进行TOC含量...     

基于集成学习的烃源岩总有机碳含量测井评价方法研究

总有机碳(TOC)含量是评价烃源岩品质和生烃潜力的重要参数,通常在实验室利用岩石热解仪器对岩心分析化验获得,由于实验费用高和钻井取心难,无法获取随深度连续变化的TOC数据.传统TOC测井评价方法利用有限的测井信息构造物理模型,但在复杂储层中计算精度低.人工智能算法综合多条测井曲线信息预测TOC,但预测结果存在不稳定性.本文提出基于Bagging和Adaboost集成学习预测TOC,采用支持向量回归机作为基学习器,综合多条测井曲线作为输入参数,有效提高预测结果的精确性和泛化性.利用鄂尔多斯盆地姬塬地区的岩心实验测量数据和测井数据验证了模型性能,相比于Schmoker方法、ΔlogR方法、改进ΔlogR方法及支持向量回归机,集成学习具有更高的预测精度.通过处理实际测井资料,进一步验证了方法的可行性和有效性.     

ΔlogR技术在烃源岩识别中的应用与分析

ΔlogR方法是一种利用测井资料识别和计算含有机质岩层总有机质碳的方法.本文通过对ΔlogR方法的应用,总结出该方法的优点可以消除对孔隙度的依赖关系,其缺点是Toc的背景值,这个值存在有很大误差.烃源岩的ΔlogR方法的定性解释对高含有机质的地层和成熟的源岩层比较有效.     

井震联合预测白云深水区海相烃源岩TOC

深水区受钻井资料少、中深层地震资料品质差和速度场求取困难等客观因素影响,常规的烃源岩预测方法受到限制.文章研究了白云深水区利用纵波阻抗与烃源岩TOC关系进行海相烃源岩预测的方法,提出了一种少井条件下井震联合预测烃源岩TOC的技术流程.首先,通过井曲线多属性融合技术预测连续的TOC曲线(TOC测井预测);其次,将预测的TOC曲线与弹性参数交会分析,得到烃源岩TOC与纵波阻抗的拟合关系(烃源岩岩石物理分析);然后引入无需井约束的高精度网格层析速度反演求取速度谱,用于波阻抗反演(地震反演);最后基于拟合关系和波阻抗反演结果预测烃源岩品质.实际数据无井约束波阻抗反演结果与井上TOC曲线关系匹配较好,验证了井震联合预测方法的有效性.     

致密气藏烃源岩地化参数测井综合评价方法研究

针对塔里木盆地库车坳陷北部侏罗系烃源岩受泥浆污染、分析数据少、样品分布不连续及类型多样等问题突出,利用测井资料来对有机地球化学参数进行评价难度大,无法满足勘探需求.本文阐述了不同类型烃源岩的有机质级别、测井响应特征、有机地球化学参数定量计算及品质评价等多种方法,来研究富集区烃源岩对致密气储层的持续供气能力.文中介绍了煤层、碳质泥岩、暗色泥岩等3种类型烃源岩的有机质级别和测井响应特征.首先,提出分不同岩性烃源岩的ΔlogR法,其计算结果与铀曲线相关法、多元回归法对比,效果最好;再次建立了生烃潜率、氯仿沥青“A”及镜质体发射率等多个有机质地球化学参数的测井评价模型;最终,考虑能够反映烃源岩性质的参数来综合定义烃源岩品质指数,形成了完善的烃源岩测井综合评价方法研究技术.研究表明,利用这套地球物理技术提供了烃源岩定量评价和品质分类研究方法及实际应用案例.     

ΔLogR技术与BP神经网络在复杂岩性致密层有机质评价中的应用

本文系统分析ΔLogR技术应用于复杂岩性致密层有机质评价中存在两方面的局限性:参数选取方面,测井曲线选取过于单一,无法有效削弱致密层段复杂岩性和孔隙度等因素对计算有机碳含量的影响;构建模型方面,人为剔除异常点存在随机性与偶然性误差,影响建模准确性.针对上述问题,本文建立了BP神经网络模型,并将其应用于柳河盆地柳参1井下桦皮甸子组烃源岩有机质评价.研究结果表明,在不剔除异常点情况下,BP神经网络模型计算TOC值和实测116组TOC值相关性达到0.886,显示建模效果良好.分别应用BP神经网络和ΔLogR模型,计算研究区致密层纵向上连续的TOC曲线,BP神经网络模型的计算TOC曲线与实测TOC数据基本吻合,而ΔLogR模型的计算TOC曲线吻合度较差.因此在测井资料完善的情况下,本文建议使用BP神经网络评价复杂岩性的致密层有机质.     

测井预测TOC方法在页岩储层评价中的运用

总有机碳含量(TOC)是页岩储层评价中的一个重要参数,同时也是烃源岩评价的重要指标.本论文在测井原理的指导下,基于不同岩石类型对测井参数的响应特征,运用自然伽马能谱测井法、多元回归法和△ LogR 法对四川盆地南部龙马溪组页岩的TOC含量进行预测,通过数理统计和误差分析,选出最佳预测方法.研究结果表明:四川盆地南部页岩...     

基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法

井插值初始模型为基于模型的反演提供的低频信息往往不够准确,导致该模型驱动方法容易出现较大的波阻抗预测误差且建模效率较低.为缓解这些问题,本文利用数据驱动的深度学习反演更加擅长预测低频阻抗的优势,提出一种基于数据与模型联合驱动的波阻抗反演方法.该方法联合地震和测井等数据,先后开展数据驱动和模型驱动的波阻抗反演.首先,数据驱动部分使用井旁地震记录、测井导出的波阻抗曲线以及井插值低频阻抗曲线,搭建以双向门控递归单元为主要模块的波阻抗智能预测网络.其次,该网络预测的波阻抗的低频分量作为数据驱动初始模型,替代井插值初始模型而参与模型驱动部分.最后,模型驱动部分在地震数据匹配和数据驱动初始模型的共同约束下开展基于模型的反演,获得最终的波阻抗结果.合成数据和实际数据测试表明,本文方法相比于单一的数据驱动或模型驱动方法能获得更高分辨率和更高精度的波阻抗反演结果,从而为后续储层预测提供可靠的弹性参数分布.     

The carbon calculation by △logR technology in Sanhu area of Qaidam basin

利用△logR技术计算有机碳是一种不同于传统地球化学测试得到的有机碳方法.该方法利用烃源岩有机碳含量在测井曲线(声波时差、电阻率)上的响应特征,建立测井解释模型,计算TOC的连续分布值,从而得到准确的有机碳含量,补充取心资料的不足.本文应用△logR技术,结合实测数据,建立起三湖地区测井资料与有机碳含量之间的定量关系模型,然后利用该模型对三湖地区25口重点探井进行有机碳计算.结果表明:有机碳总体上数值含量偏低,平均值为0.33％;在纵向上,具有2个峰值,其中k5-k6峰值段是第四系最大湖泛期形成的沉积;在平面上,有机碳高值区位于台南—涩北构造以北和台吉乃尔与南陵丘以南区域,而南斜坡和涩南1井以东区域有机碳含量较低.本次研究获取了较为准确的烃源岩评价参数,最终得到该区第四系天然气资源量得到油田认可.     

泥质沉积物和泥岩中有机质的赋存形式与富集机制

运用多学科的、系统的分析方法, 研究泥质沉积物和泥岩中有机质赋存形式与富集机制的差异性. 黏土粒级的有机碳和氯仿沥青A含量明显高于其他粒级, 说明黏土矿物对富集有机质具重要作用; 其中氯仿沥青A含量增加尤为显著, 表明黏土矿物富集的主要是可溶有机质. 热重(TG)和差热分析(DTA)结果显示, 有机质富集和赋存形式具明显的多样性, 除在黏土粒级中主要富集可溶有机质外, 在其他粒级中见大量的生物碎屑和无定形有机质的存在, 在DTA曲线上表现为多个放热峰的出现. 泥岩样经不同方法预处理后, 进行X射线衍射(XRD)和DTA分析. 在XRD曲线上黏土矿物层间距随温度变化, DTA曲线上的有机质放热峰也随温度变化. 在350℃附近黏土矿物层间距与有机质放热峰的变化具有一致性, 且极其稳定, 这是有机质进入黏土矿物层间形成有机黏土复合体的显著特征. 由此可见, 有机质与黏土矿物结合并不完全是简单的表面吸附, 部分有机质进入到黏土矿物的层间, 形成非常稳定的有机质黏土复合体. 有机质在沉积物和泥岩中的保存形式和富集机制的研究对于深入理解全球碳循环过程和通量, 以及评价有机质的生烃过程具有重要意义.     

高热演化页岩总有机碳地球物理预测方法研究进展

我国南方高热演化页岩是页岩气增储上产的主力军,其有利区优选是页岩气勘探开发的首要环节.有机碳含量(TOC)是评价页岩生烃潜力最为关键的指标,可以直接影响有利区决策.为探究不同地球物理方法在高热演化页岩(R_o>2.0%)TOC预测中的适用性,通过文献调研系统地归纳了总有机碳含量(TOC)地球物理预测方法原理与技术流程,结合高热演化页岩地质特征与相关钻井实例应用分析,对比不同方法预测精度并分析适用性.研究表明：高热演化页岩以生干气为主且其层间缝与粒间孔占比少,其电阻率与声波时差更低,ΔlogR法不适用其TOC预测.体积密度测井法预测精度较低,地震多属性反演法精度也不高,且操作复杂、多解性很强.实验-测井-地震联合反演方法预测效果相对较好,是获取三维TOC数据体的最可靠的方法.测井、地震资料不足时,自然伽马测井法可以实现TOC粗估;资料丰富时应当优先选取计算精度最高的机器学习法,其次为多元线性回归法.各方法由经验判断向数理统计判断、由地质驱动向数据驱动、由单因素模型向多因素模型发展,未来可进一步建立高演化页岩TOC数据库实现高效准确的TOC智能预测.     

牛庄洼陷烃源岩TOC新型测井多参数复合评价方法研究

本文结合牛庄洼陷地质特征,剖析了前人关于双孔隙度法、碳氧比法、自然伽马法以及ΔLogR法在该地区烃源岩TOC测井评价的适应性,认为这些方法由于与该地区的岩性特征、方法固有参数及基线选取的误差等关联,使得烃源岩TOC测井评价的精度不高甚至根本不适合.依据牛庄洼陷地区的实测TOC和测井资料,本文通过构建TOC含量与自然伽马、声波时差以及电阻率的关系,从而形成了一套适合本地区且操作方便的测井多参数改进计算模型.结果表明,改进模型TOC的计算值与实测值之间绝对误差小于0.4的点占总数的91.7%,证实该模型求取牛庄洼陷烃源岩TOC值的准确性和可靠性.改进后的模型为牛庄洼陷烃源岩TOC测井评价提供了一种新的方法,具有良好的应用前景.     

原油裂解气和干酪根裂解气的地球化学研究(Ⅰ)——模拟实验和产物分析

采用高温模拟技术,对原油、氯仿沥青"A"、原油族组分(饱和烃馏分、芳烃馏分、非烃馏分和沥青质馏分)、烃源岩和干酪根样品进行模拟实验并对其产物进行系统地球化学研究.结果表明不同类型样品模拟实验的气态烃产率特征存在着明显差异,尤其是原油组分中各馏分由于化学结构上的不同,这种差异性更加明显.此外,不同类型样品裂解气体组分中C2/C3值不仅与C2/iC4值而且与模拟温度具有较好的对应关系,模拟温度在500~550℃时,C2/C3值约为2,对应的C2/iC4值约为10.当模拟温度大于500℃以后,烃源岩和干酪根裂解气的C1/C2,C1/C3明显高于原油和氯仿沥青"A"的裂解气.在同样的模拟温度下,烃源岩和干酪根裂解气的干燥系数明显高于原油和氯仿沥青"A"裂解气,当模拟温度在500~800℃范围内,两者的差值总体上在10%以上.这些特征为原油裂解气和干酪根裂解气的区分提供了重要理论依据和地球化学参数.     

利用人工神经网络预测电离层foF2参数

利用人工神经网络技术实现了电离层foF2参数提前1小时预测.从foF2时间序列本身的变化特征出发,根据时间序列相关分析结果确定网络输入参数.选用当前时刻foF2值,预测时刻前一天的foF2值,预测时刻前7天foF2平均值,当前时刻前7天foF2平均值,foF2的一阶差分及表示当前时刻t的变量共六个参数作为神经网络输入,下一时刻值作为神经网络输出.对于太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz.     

四川盆地WR区块页岩气藏孔隙压力分布特征

页岩气储层孔隙压力是页岩气藏保存条件综合评价过程中的一项重要指标.常规基于欠压实成因的地层孔隙压力预测方法并不适用于存在大量有机质生烃增压过程的页岩气储层.本文在页岩储层岩石物理建模的基础上,通过在模型中添加有机相来间接考虑有机质生烃作用对泥页岩正常压实趋势的影响,结合有效应力原理,形成了面向页岩气储层的孔隙压力预测技术.该技术在四川盆地南部WR区块页岩气藏实际预测结果表明,研究区五峰组-龙马溪组页岩气藏属于典型的超压气藏.在纵向上,五峰-龙马溪组底部的有机碳含量高的优质页岩层段表现为明显的超压特征,压力系数介于1.6～2.1之间.在平面分布上,深凹区压力系数大,西部深凹区保存条件比东部隆起区要好.压力系数预测结果与钻井实测吻合率大于97％,该方法有效提高了钻前地层压力预测精度.     

基于地震反演方法的太原组灰岩含水性预测

阳泉煤业集团五矿赵家分区水文地质条件复杂,太原组K2灰岩是15煤层上部的主要含水层.由于煤系地层构造复杂,陷落柱比较发育,因此查明K2灰岩的空间展布和含水性,对于深部15煤层的安全开采具有重要意义.电磁勘探方法由于存在体积效应,很难准确预测K2灰岩的空间展布和含水性.与正常灰岩相比,含水灰岩的波阻抗与视电阻率较小,且孔隙度较大.鉴于此,首先利用多参数岩性反演方法,获得K2灰岩的波阻抗信息;然后利用概率神经网络反演方法,获得K2灰岩的孔隙度和视电阻率信息;最后综合波阻抗、孔隙度和视电阻率三种岩性信息,对K2灰岩进行了含水性评价,为煤矿防治水提供了重要的水文地质依据.     

致密油烃源岩有机碳含量测井评价方法优选及应用——以鄂尔多斯盆地延长组长7段烃源岩为例

致密油勘探初期存在烃源岩取心少、实测样品分布不连续等问题;利用测井资料可定量评价烃源岩.烃源岩富含有机质,在测井曲线上常以高伽马、低密度、高声波时差、高电阻率、高中子孔隙度等特征呈现.论文系统介绍了ΔLogR法和多元回归法两种基于测井资料的烃源岩定量评价方法,并建立了相应的预测模型.通过建立的模型对鄂尔多斯盆地姬塬地区延长组长7段烃源岩有机碳含量进行预测,并对计算出的TOC数据(TOC_(计算))与实测TOC数据(TOC_(实测))进行了对比和分析.研究结果表明,研究区ΔLogR法与多元回归法中的双参数模型为较好的预测方法,且ΔLogR法预测结果明显优于多元回归法,优选ΔLogR法为最佳评价方法;并对出现这种情况的原因进行了分析.     

电离层参数短期预报研究进展

对国内外电离层参数短期预报方法进行了综述,重点介绍了几种作者最新研究的电离层foF2参数短期预报方法.包括基于混沌时间序列分析的电离层foF2参数提前15 min(分钟)准实时预测方法、基于人工神经网络技术的提前1 h(小时)现报方法、提前1～3 d(天)的神经网络预测方法、相似日短期预报方法以及综合预报模型方法.利用中国垂测站多年的观测数据对各种算法的预测精度进行了评估,并与国内外相关算法进行了定性或定量比较,各种预报方法都在前人的预报精度基础之上有了一定的提高.其中提前15 min(分钟)预测方法平均相对误差小于4%,平均绝对误差小于0.2 MHz,可以用于实时性和精度要求较高的短波系统;提前1小时预报方法在太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz,平均相对误差比前人研究的自相关方法提高3个百分点左右;对于提前1～3 d(天)短期预报,综合预报模型方法充分利用了神经网络方法、自相关方法以及相似日方法的优点,获得了高于任何一种单一方法的精度,对于中国9个垂测站(海口、广州、重庆、拉萨、兰州、北京、乌鲁木齐、长春、满洲里)在不同太阳活动性条件下的历史数据进行了精度测试,提前1天和提前3天预测的平均相对误差分别小于10%和小于15%,达到了国内先进水平.此外,该方法还可以综合更多预报方法,具有进一步提高预报精度的潜力.文中提出的针对不同尺度进行电离层参数预测的方法具有一定的理论基础,且精度高、易实现,对从事电离层短期预报算法研究及相关专业的学者具有一定的参考价值.     

多时相遥感影像提取湖泊边界信息的融合算法

为了有效改善遥感影像提取湖泊边界信息的可靠性和精度,减少人为误差,提出了一种利用多时相遥感影像提取边界信息的加权平均融合算法以及误差的域法修正处理方法.结果表明,该方法能有效融合各时相影像信息,提高湖泊边界信息提取的可靠性,并且对融合时相变化较大的湖泊边界都有一定的普适性.通过融合算法提取的呼伦湖面积为1928.35km2,修正后的面积为1929.85km2.通过利用地统计学理论对算法的验证及误差分析,得出相对误差空间变异拟合模型的块金方差与基台值之比都小于25%,具有很强的空间相关性,修正后的数据空间相关性要优于融合数据,空间变程也得到了有效地降低,显示修正后的数据对半方差函数理论模型的拟合程度更好.