预测松散含水层单井涌水量的水文测井模型及应用效果

本文从孔隙度定义出发,引入孔隙流体压缩性系数,根据地下水渗流场连续性原理,推导了应用水文测井参数:视电阻率、自然电位、自然伽玛计算含水层给水度和单井涌水量的数学模型.探讨了影响模型计算参数的主要因素,即可动水系数随深度变化的指数规律、有效孔隙度、岩性及测井判定岩性的方法与经验公式、井径、水位降深等.并以足够多的实际资料采用最小二乘法原理确定了模型系数值,编辑了模型计算的综合性程序,实现了通过水文测井系统,定量和微机化计算水文地质参数的有效途径,预测模型扩大了水文测井的应用范围.令人满意的实际使用效果肯定了模型与方法的正确性和较强的实用价值.     

利用测井曲线识别标志层的软件设计及应用

本文引进人工智能的思想,利用动态规划序列匹配的识别方法进行地质标志层位识别。在选取特征模式参数时,不仅考虑了曲线形态的特征,而且考虑了地层岩性的特征。对特征模式向量进行了量纲一致性处理,参考了统计学中变量主成分分析的思想,对多种测井信息做了综合处理,对地质先验知识做了约束条件处理。在软件编制中采用窗口式人机对话方式。识别时既可以全孔所有层识别,也可以只做部分层位识别,还可以分段识别。对山东唐口地区的几口井做了识别处理,均取得较满意的结果。     

应用贝叶斯最佳二次型判别函数识别含油气火成岩岩性

 各种火成岩在某些地质条件下有可能成为好的油气储层。近年来,已经陆续在渤海湾以及华北等地发现了经次生改造的侵入岩(煌斑岩、花岗岩)、喷出岩(玄武岩、安山岩)、火山碎屑岩(安山质角砾岩、凝灰岩)等较好的油气储层。因此,根据测井资料应用一种数学方法自动识别含油气火成岩岩性,对寻找有利的油气产层十分重要(欧阳健、王杰英,1988)。采用的识别方法是贝叶斯最佳二次型判别函数(中国科学院计算中心概率统计组编著,1979;肖义越,1982)。