多方法融合判别复杂砂砾岩岩性

砂砾岩储集体为快速沉积环境下形成的沉积物,具有很强的非均质性,因此,利用测井数据进行岩性识别的结果准确性较差。笔者针对该问题,从砂砾岩储集体中岩性测井特征提取和模式识别算法2方面进行分析。在测井特征提取上,针对其粒度跨度大、成分复杂、过渡岩性测井特征多样的特点,利用沉积相、物源体系控制岩石的成分和结构特征的多样性,达到准确提取岩石骨架颗粒参数的目的。在模式识别算法上,选取支持向量机、极限学习机和概率神经网络3种基于不同分类原理的模式识别算法,构建SEP岩性判别算法。在松辽盆地南部梨树断陷下白垩统营城组砂砾岩储集体岩性识别中,采用SEP法,利用GR-AC-CNL-DEN-RLLD-w(K-PE测井数据组合,对13口钻井的284块样本岩性进行判别,SEP识别结果与3种单方法相比,能够提高岩性判别结果的准确性和稳定性,识别符合率均值达到83.64%。     

低孔低渗储层自然产能测井预测方法——-以朝阳沟油田为例

油气储层产能预测既是提高油气田勘探效果的关键环节,又可为开发的部署与规划提供重要的基础数据。本文以平面径向流理论为基础,从影响产能的各个参数入手,同时,充分考虑储层内的非均质性,将一个储层分成几个相对均匀的亚层,应用该方法对朝阳沟油田井的自然产能进行了预测,预测的产能级别与测试的产能级别符合,符合率为100%。这种方法不但适用于单层测试,也适用于多层合试。     

聚合物驱油层电阻率测井响应变化特征研究(英文)

油层注入聚合物溶液后,电阻率测井响应发生与水驱不同的变化特征,严重影响水淹层测井评价的效果。本文首先分析了聚合物溶液的导电性质,其次按照聚合物驱油层不同施工流程开展岩电实验研究,分析不同驱替阶段的岩石电阻率的变化特征。并对比分析聚合物驱与水驱油层电阻率测井响应的差异。结果表明,不同聚合物驱替饱含油岩心过程,岩心电阻率随饱和度变化呈现"w"型或"S"型和单调下降的形态;清水聚合物驱油层电阻率测井响应呈现弱、未水淹的特征;污水聚合物驱油层电阻率测井响应呈现与污水水驱相似的变化特征。     

测井资料小波变换在高分辨率层序地层划分中的应用

针对高分辨率层序地层单元的划分问题,利用迄今分辨率最高、连续性最好的测井资料,对其应用小波变换进行数据处理的方法.经实际应用结果表明,测井资料的小波变换能够很好地识别地质作用中的隐蔽周期.通过大量的实际对比工作,发现利用dmey小波对自然伽玛曲线做一维连续小波变换,以及利用Daubechies小波对电阻率曲线做一维离散小波变换,都能在地层多级别旋回性的研究中取得较好效果,并且克服了利用岩心资料分析确定层序界面时的人为影响,弥补了利用岩心、地震等资料确定层序界面位置时的模糊缺陷,使层序界面的位置客观、准确.     

改进 GＲNN 网络预测致密砂岩气层压裂产能

致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,所以压裂产能的预测很重要。广义回归神经网络 ( GＲNN) 稳定,对样本数量的要求低。产能预测关键是样本的选取以及扩展因子的选取。在原有的 GＲNN 预测产能的基础上,利用交叉验证法改进 GＲNN 网络,选取最优的样本确定最优的 GＲNN 网络结构,利用循环判断法,选取最优的扩展因子。改进的 GＲNN 神经网络可以避免确定 GＲNN 网络结构和扩展因子过程中过多的人为影响。笔者利用灰色关联分析法分析压裂产能的影响因素,利用改进的 GＲNN 网络有针对性地建立适合苏里格地区致密砂岩气层的压裂产能预测模型。结果表明该方法在苏里格地区气层压裂产能预测中有较好的应用效果。     

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%。     

南海西部文昌地区测井数据标准化方法与应用

为解决测井资料标准化这个重要而复杂的问题,以南海西部文昌地区常规测井资料为研究对象,充分利用岩心分析资料制定如下测井数据标准化方案：在深入分析研究区地质资料的基础上确定标准层优选关键井,并对关键井进行岩心刻度以确保关键井信息的正确;继而通过Grubbs公式对关键井的测井曲线频率直方图主频值进行处理,得到研究区第一个测井标准化值;再利用拟合度限定趋势面函数次数的趋势面求值法,处理全部井标准层内的测井曲线频率直方图主频值,得到研究区第二个测井标准化值;最终选取第一与第二标准化值的均值作为研究区校正标准。对比岩心分析资料,认为校正后的测井数据更加合理,这为研究区后续利用测井资料进行储层综合评价奠定了基础。     

低阻油层成因机理及测井评价方法——以港北南翼区块馆陶组为例

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蚀变火成岩储层导电机理及饱和度方程

火成岩储层非均质性极强,而且或多或少会蚀变产生黏土矿物,导致准确计算火成岩储层含水饱和度较困难。为此,首先建立包含蚀变产生黏土的混合骨架体积模型,然后分析了火成岩的导电机理,认为孔隙结构和黏土的附加导电是影响其导电的主要因素。根据火成岩储层孔隙由基质孔隙、裂缝和非连通孔洞组成的特点,建立包含基质、裂缝和非连通孔洞的三重孔隙模型,得到计算孔隙度指数的公式,最后建立评价火成岩储层的包含黏土影响的饱和度方程。计算孔隙度与岩心分析孔隙度对比,平均绝对误差为0.81%,平均相对误差为19.78%;计算的含水饱和度与密闭取心分析的含水饱和度对比,平均绝对误差为13.49%,平均相对误差为31.00%。     

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。