ARS—300^TM电阻率测试系统及改进研究

油气储层岩石在不同状况下所测定的电阻率值是地球物理测井解释的重要依据。文章全面地介绍了ＡＲＳ－３００＾ＴＭ电阻率测试系统的结构组成及其相应的用途和测定时的精度保证;对仪器设计的局限性进行了讨论并首次提出了仪器的改进设计。实际应用证明,改进后的ＡＲＳ－３００＾ＴＭ电阻率测试系统测定资料准确可靠,更符合地层的实际情况。     

世界大洋表层水中的210Pb

本工作获得了西太平洋,东印度洋和南大西洋15个站位表层水中的溶解态210Pb和颗粒态210Pb的浓度.溶解态210Pb的浓度范围为西太平洋0.71～3.80Bq/m3;东印度洋0.42～2.15Bq/m3;南大西洋0.97～1.78Bq/m3.210Pb最大值3.80Bq/m3是在27°18′N,125°40′E(北太平洋)测得的,而最小值0.42Bq/m3是在远离澳大利亚西岸的25°18′S,111°38′E(东印度洋)测得的.在26°56′S,166°07′E(南太平洋)观测到颗粒态210Pb浓度的最大值0.35Bq/m3,而在东南印度洋颗粒态210Pb的浓度都小于0.03Bq/m3.表层水中溶解态210Pb含量一般呈现出地理性变化,其随纬度的变化与文献报道的结果很相符.     

基于随机树嵌入的随钻测井岩性识别方法

岩性识别是储层评价中的一项重要工作。随着机器学习方法的不断发展,岩性的智能识别也成为热门研究方向。随钻测井技术目前已经得到了广泛的应用,但是受限于高温高压的钻井作业条件,随钻测井仪器只能测得少量测井参数。由于随钻测井参数较少,直接输入机器学习模型无法充分挖掘其中的信息。对此,本文将随机树嵌入引入随钻测井资料的岩性识别。该方法将低维随钻测井数据通过二叉树编码并转化为高维稀疏特征,利用升维后的数据进行训练从而提升机器学习模型的判别能力。对比实验结果表明,使用随机树嵌入的随机森林方法具有最佳的识别效果,准确率和F₁值较直接使用随机森林分别提升了3.16%和3.25%,且优于梯度提升树、极随机树和粒子群优化支持向量机算法。     

烃源岩有机碳测井预测模型优选及应用——以鄂尔多斯盆地安塞地区延长组长9为例

总有机碳(TOC)质量分数是烃源岩评价的重要指标。为了对鄂尔多斯盆地东南部安塞地区延长组长9烃源岩有机碳进行测井评价,本文先立足于岩心分析实测w(TOC)资料,基于烃源岩对不同测井曲线的响应特征,运用多元回归模型、传统Δlog R模型以及Δlog R模型的改进型和广义型,分别建立烃源岩w(TOC)测井定量预测模型;然后将这几种模型加以分析和组合运用,从改进Δlog R模型中提取拟合叠合系数应用到两种广义Δlog R模型的计算当中,应用效果良好;最后对模型进行对比和优选,提出最适合研究区的烃源岩w(TOC)测井定量预测模型。结果表明:考虑密度的广义Δlog R模型准确度最高,平均相对误差为7.78%;多元回归模型次之,平均相对误差为9.65%。二者均满足w(TOC)测井定量预测的精度要求。     

新集试验区水力压裂裂缝监测技术

通过分析对比目前国内外常用的水力压裂裂缝监测手段,结合新集试验区的水力压裂裂缝监测总结,提出用温度对比测井方法监测缝高,用充电电位梯度法监测裂缝方位和长度,为今后该地区乃至其他地区进行水力压裂提供了可供参考的裂缝监测手段。      

油田开发阶段储层参数精细评价

以胜索油田为例,详尽论述了油田开发阶段储层参数精细评价的思路和方向,包括测井资料预处理与标准化、不同开发时期储层四性参数变化分析、测井解释模型建立及参数求取、储层参数模糊评价。开发阶段应通过储层四性分析,利用生产测试资料和神经网络方法建立测井解释模型及处理,能有效提高解释度。精细处理结果及模糊数学方法的应用,准确地定量表征了储层的优劣,在油田剩余油挖潜中产生了较好的应用效果。     

永久冻土区天然气水合物饱和度评价技术

在评价永久冻土区天然气水合物资源量时,沉积层孔隙中水合物饱和度的确定至关重要.总结了冻土区水合物饱和度评价方法,主要介绍了直接测试估算法、孔隙水地球化学估算法和地球物理测并估算法.在水合物饱和度估算过程中,每种方法都存在缺陷.因此,在对复杂的冻土沉积体系中水合物饱和度进行估算时,应根据实际情况选用一种以上的方法相互验证...     

庐枞盆地A型花岗岩与铀成矿关系

分别对庐枞盆地A型花岗岩的微量元素特征、形成时间、放射性特征等方面和已知铀矿床的成矿时间、空间分布特征、矿床成矿流体等方面资料进行了研究,分析了两者间相互关系,认为庐枞盆地A型花岗岩和铀成矿关系密切,两者在形成时间相近,空间分布相依,成因相联。     

陕北斜坡东北部长6储层孔隙度定量预测模型

鄂尔多斯盆地陕北斜坡东北部长6油层组为典型的低孔特低渗砂岩储层,由于储层的物性较差,孔隙度分布的范围变化较大,其在测井响应特征上的反映并不灵敏,会导致储层物性参数的测井解释精度变低。对岩心分析孔隙度进行岩心归位处理后,将声波时差和自然电位曲线按照泥岩段重合的原则进行重叠,两条曲线之间的幅度差反映储层的物性特征,并利用对孔隙度敏感的声波时差测井资料与层点分析孔隙度建立合理有效的孔隙度参数预测模型。研究结果表明:声波时差测井参数与层点分析孔隙度的相关性较好,且利用该方法预测的孔隙度与岩心分析孔隙度符合程度较高。根据该孔隙度参数测井解释模型定量预测陕北斜坡东北部砂岩储层孔隙度,可以为预测优质储层和有利含油区提供一定的依据,具有很好的应用效果。