非均质气藏AVO反演及应用研究

AVO分析的基础是反射振幅随偏移距的变化而变化，实践证明AVO异常在利用地震资料确定天然气方面具有重要意义，,而在AVO的研究中泊松比是直接检测油气的一个极为重要的参数，我们以Shuey(1985)的近 似方程为基础，用改进的Marquart方法未反演目的层的泊松比及界面上下层的泊松比差，这样，一旦获得泊松比，便可估算SI皮速度，孔隙度及杨氏模量等弹性参数，从而进行岩性解释和储层描述。     

人工神经网络在铀矿测井解释中的应用

本文探讨了运用人工神经网络方法完成铀矿测井解释任务的有关问题。采用了改进的BP算法，提高了网络收敛速度，优化了网络结构。研究使用了一种基于统计的学习样本生成方法，提高了样本的质量。实际应用网络进行岩性识别和孔隙度预测，取得了令人满意的结果。     

不同润湿性砂岩孔隙度与含油饱和度的定量关系

通过实验的方法，测定了济阳坳陷、东濮坳陷及吐哈盆地1172个含油砂岩样品的润湿性、孔隙度以及最大含油饱和度，对这些数据的统计分析表明，不同润湿性砂岩孔隙度与最大含油饱和度大致存在线性定量关系。     

优化遗传算法在孔隙度预测中的应用

孔隙度是油藏描述和储量计算最重要的参数之一。因此 ,高精度的孔隙度预测是建立储层地质模型的关键。文中应用优化的遗传算法———演化程序 ,利用岩芯样品的孔隙度和测井数据建立合适的预测模型 ,应用声波、密度、自然伽马和自然电位测井数据进行储层孔隙度预测。预测结果表明 :与线性回归和灰色GM (0 ,5 )等传统的预测方法相比 ,应用演化程序进行孔隙度预测 ,提高了预测结果的精度 ,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度。     

储层温压变化与油藏地震监测

在分析储层温压变化对孔隙流体地震特性、岩石孔隙度和速度等影哈的基础上，以油藏注水地震监到为例说明了油藏地震监剩中考虑温压变化的重要性。研究结果表明：①储层温度、压力的变化将会引起原油地震特性的明显变化，但地层水的变化相对较小。②温度对岩石孔隙度和速度的影响是线性的，而压力的影响则是非线性的。对于中等孔隙的砂岩，温度每增加20℃，岩石的孔隙度和纵横波速度分别减小约2.6％和1.0％以上。对于深度在1100m左右的储层，4MPa的地层压力降低将分别会引起约1.8％和3.3％的纵、横波速度增加。③在油藏强化开采地震监副研究中，除流体替换外，当储层温度、压力的变化较大时，其对实施油藏地震监测有具有非常重要的影响，必须慎重对待。     

河道油藏的数值模拟

以河道观测深度为硬性数据,用贝叶斯理论通过随机建模的方法建立河道砂体横截面为抛物线形状的河道油藏地质模型.用差分方法将三维各向异性非稳定态渗流方程离散化,并用迭代解法求解包含河道区域在内的差分方程.以三种不同的非均匀渗透率场分别计算了压强的空间分布,算例表明符合实际情况.     

非参数回归法在孔隙度参数预测中的应用

目前有很多利用地震属性进行储层参数预测的方法,多数方法都是针对一种特定的参数模型而制定的统计方法,即只有在一定的参数模型中才能使用的统计方法.实际应用中,由于地震属性与储层参数之间的关系十分复杂,事先无法给出合适的、具体的参数模型,使用参数模型就有可能产生较大误差.本文简要介绍了非参数回归预测方法的基本原理和方法特点,对如何分析和选取具有明确物理意义的、反映储层参数横向变化较为敏感的、与储层参数关系较为密切的地震属性进行了讨论.用非参数回归法对大港唐家河工区进行了孔隙度参数的平面分布预测,表明该方法在储层参数预测技术以及油藏描述中将会有广阔的应用前景.     

核磁共振测井在低孔低渗油气层识别中的应用

核磁共振测井具有常规测井无法比拟的优势，它可直观准确地提供储集层的孔隙度、渗透率，区分可动流体和束缚流体．根据差谱分析可以定性的识别油水层．通过求解地层的束缚流体饱和度，结合电阻率测井，采用阿尔奇饱和度解释模型，进行了油(气)层的识别和含油(气)饱和度的计算，从而拓宽了核磁共振测井资料的应用范围，为低孔低渗油(气)层的评价提供了一种新的途径．