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1.
基于交会图法和岩心资料,分析国外中亚地区L油田的常规测井曲线特征与岩性和流体类型的关系.首先,对测井资料进行整理归纳,消除不同时期测井系列的差异,进行归一化、标准化及其他预处理;然后,以岩心资料为基础,建立测井资料交会图版,利用图版进行岩性和流体识别,其中岩性主要依据自然电位SP、中子伽马NRAT、感应电阻率ILD交会图版识别,流体类型主要依据含水饱和度Sw和电阻率交会图版识别;最后,确定该油田不同类型的岩性和流体识别标准:(1)砂岩自然电位SP<45mV,中子伽马NRAT>1.4CU;泥岩60mV2.8Ω.m;水层的有效孔隙度10%<w<30%,但Sw>55%,1Ω.m相似文献
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利用 Ｗｉｎｌａｎｄ公式可以从压汞测试数据中快速合理地预测渗透率，但对于致密砂岩油藏，由于滑脱效应的存在，常规方法测得的地层样品渗透率和实际有一定差距，克氏渗透率能更真实地反映致密砂岩储层的实际情况。利用压汞曲线中孔隙半径的几何加权平均值（ＲＷＧＭ）预测了鄂尔多斯盆地姬塬地区长７致密砂岩地层渗透率:利用 Ｗｉｎｌａｎｄ公式可以从压汞测试数据中快速合理地预测渗透率，但对于致密砂岩油藏，由于滑脱效应的存在，常规方法测得的地层样品渗透率和实际有一定差距，克氏渗透率能更真实地反映致密砂岩储层的实际情况。利用压汞曲线中孔隙半径的几何加权平均值（ＲＷＧＭ）预测了鄂尔多斯盆地姬塬地区长７致密砂岩地层渗透率: 相似文献
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鄂尔多斯盆地东南缘海陆过渡相地层矿物组成复杂,页岩与砂岩、煤等岩性频繁交互,岩性纵向变化快。由于常规测井曲线分辨率较低,且扩径现象普遍,导致海相页岩气评价中常用的岩性识别与优质页岩识别方法效果较差。首先利用反褶积技术提高自然伽马、无铀伽马和铀测井曲线分辨率,然后通过测井交会图组合图版分别识别海陆过渡相地层岩性和页岩岩相,进一步通过新提出的铀-自然电位曲线重叠法识别海陆过渡相优质页岩。结果表明:反褶积技术能有效提高自然伽马、无铀伽马和铀曲线分辨率,利用自然伽马-密度测井交会图识别海陆过渡相地层岩性效果较好;铀-无铀伽马交会图能进一步识别3种岩相页岩（钙质硅质页岩、硅质黏土质页岩和黏土质页岩）;在海陆过渡相地层中,新提出的铀-自然电位重叠法比传统ΔlogR 法识别优质页岩效果更好。本研究可为海陆过渡相页岩气储层测井评价提供理论支持,提高优质页岩识别准确率。 相似文献
4.
通过自主研发设计的非开挖随钻检测系统,采集非开挖钻进参数,进行非开挖钻进实时地层岩性识别,为非开挖施工提供安全信息保证。针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判断的问题,提出了一种基于非开挖随钻检测系统实时采集数据,利用随机森林算法建立地层识别模型,通过模型去识别未知地层,并将识别结果可视化展示。通过非开挖随钻检测系统在工程现场的实际应用,获得了包括钻速、扭矩、转速、拉力、泵压、泵量等钻进敏感参数作为训练样本,利用随机森林算法对采集的钻进参数进行训练,构造决策树与随机森林,对钻进参数进行分类,建立了以典型非开挖地层岩性分类为目标的分类模型,分别确定了杂填土、黏土、粉细砂、砾石和淤泥的地层分类标签。进一步,基于机器学习的分类结果,利用PCA主成分分析将地层识别特征降维至三维,实现了地层岩性识别结果的三维展示。将预测模型应用于实际工程,以验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达92%。该研究成果通过采集导向随钻参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要信息。 相似文献
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普光气田碳酸盐岩储层测井评价方法 总被引：1，自引：1，他引：0
在普光气田50口勘探井和生产井的测井储层解释实践中,为解决物性较差的地层及气水过渡带准确识别气水层问题,根据普光气田独特的地层和岩性特征,应用复杂岩性分析程序CRA进行储层物性分析.依据岩心实验测试数据,选择合理的解释模型及模型参数,计算储层的泥质体积分数、孔隙度、渗透率、含水饱和度,得出合理的模型参数,解释结果能够客... 相似文献
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针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判别的问题,提出一种基于非开挖泥浆性能检测与弱监督机器学习结合的典型非开挖地层岩性识别方法。结合自主设计研发的非开挖泥浆性能检测系统工程现场应用,获取非开挖掘进导向段泥浆流变性能参数和密度等敏感参数的训练样本。利用部分有标签数据与K近邻（K Nearest Neighbors,KNN）算法对所有泥浆参数训练样本进行特征标签,采用核函数映射到高维空间支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类处理,建立了以上海地区典型非开挖地层分类为目标的分类模型。将该地层识别模型应用于上海地区非开挖工程,验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达96%。研究成果通过采集导向段泥浆性能参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要地质信息保障。 相似文献
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针对常规渗透率解释模型预测的渗透率误差较大,难以满足油田开发中后期油藏数值模拟需求的难题,在分析渗透率中储层岩性、孔隙度、泥质含量诸影响因素的基础上,提出先使用测井曲线采用交会图技术识别出储层岩性,然后根据不同的储层类型,分别建立不同的渗透率预测模型。该方法综合考虑了储层岩性、孔隙度以及泥质含量对渗透率的影响,经过在秘鲁B油田中应用,取得了良好的地质效果,其渗透率预测精度得到了较大提高,为后期油田开发调整方案的制订奠定了良好的地质基础。 相似文献
8.
《东北石油大学学报》2015,(5)
松辽盆地北部发育典型非常规致密砂岩油,基于"甜点"储层地震预测实际需求,采用面向储层预测的测井数据评价、岩石物理扰动模拟和地震数据刻度技术,分析该地区致密砂岩储层地震岩石物理规律.结果表明:研究区致密孔隙介质的弹性特征变化主要受岩性和物性控制,岩性控制作用更大,孔隙流体影响小;利用纵波阻抗和纵横波速度比(或泊松比)双元弹性参数交会可识别"甜点"储层;基于岩石物理刻度的叠前AVO反演是实现"甜点"储层地震预测的有效途径.研究区水平井钻探实例证明,地震岩石物理分析在基础资料认识、优化,以及"甜点"储层地震预测中具有重要作用. 相似文献
9.
根据铸体薄片、扫描电镜、压汞实验等数据,采用微米CT高分辨率成像技术和微米CT充注驱替实验,定量识别储集空间类型,表征储集空间微观结构特征,研究库车坳陷克深井区白垩系巴什基奇克组致密砂岩储集空间对含气性的影响。结果表明:研究区目的层致密砂岩储层储集空间的类型为孔隙和微裂缝,孔隙提供主要的储集空间,是气体主要的赋存场所,微裂缝储集气体的作用是次要的;给定压力条件下,致密砂岩储层含气性受控于气体可进入的连通储集空间(体积大于104μm3)的体积;微裂缝的发育沟通不连通的孔隙,对改善致密砂岩储层的含气性更重要。该结果为克深井区巴什基奇克组致密砂岩储层进一步勘探和开发提供指导。 相似文献
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石炭系火成岩储层是准噶尔盆地油气勘探开发的重要方向之一.以准噶尔盆地西北缘红车断裂带石炭系火成岩储层为主要研究对象,基于薄片鉴定、取心分析及测录井等资料,分析研究区的7种优势岩性及测井响应特征,采用多参数分布交会法,建立自然伽马—密度、中子孔隙度—密度和自然伽马—构建参数交会图版,预测优势岩性的平面分布.结果表明:研究区优势岩性为玄武岩、安山岩、火山角砾岩、凝灰岩、凝灰质砂砾岩、凝灰质细砂岩和沉凝灰岩;优势火成岩岩性具有局部发育的分布特征,以凝灰质为主的岩性(凝灰岩、凝灰质砂砾岩和凝灰质细砂岩)主要分布于研究区北部和主断层东侧,火山熔岩(玄武岩、安山岩)和火山角砾岩主要分布于研究区主断层西侧.多参数分步交会法可有效应用于研究区优势火成岩岩性识别,为利用常规测井资料有效识别火成岩岩性提供一种方法. 相似文献
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There is not much correlation between sand content and P-wave impedance in faulted basins , and the prediction results cannot be guaranteed .Due to sedimentary facies control , there is inconsistency between sand content and low frequency trend of P-wave impedance , causing problems for seismic inversion modeling , which directly affects final seismic inversion results .The acoustic impedance increases with burial depth .When the same layers of sand and shale formation endure different compaction , the acoustic impedance values will be dif-ferent .Therefore , The seismic inversion modeling of faulted basin is different from that of conventional basins . The authors built an inversion model using uncompact sandstone percentage , directly compensating for the low frequency trend of the inversion model .In addition, the model's intermediate frequency is similar to P-wave im-pedance , ensuring that the inversion results are converged correctly .The final results of the inversion can be used directly as sandstone percentage .The aforementioned method was applied to Liaohe Beach in the Bijialing region and obtained optimistic lithology inversion effects:the results were correlated well with the depositional facies map and with lithology in the well borehole .The inversion results can be used to define the sand body horizontally and can separate sand bodies vertically , which is very difficult on conventional seismic section . Therefore the inversion results played an important role in reservoir prediction . 相似文献
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致密砂岩由于滑脱效应的存在, 其气测渗透率存在一定误差, 测定绝对渗透率对明确致密砂岩渗流特征有重要意义。高斯过程回归方法是目前最先进的机器学习算法, 在处理石油领域非线性和多维数复杂问题具有优势。以鄂尔多斯盆地姬塬地区长7段致密砂岩为研究对象, 将平方指数(SE)和马特恩(Matern)函数作为高斯过程回归模型中两个协方差函数, 通过高压压汞测试的孔隙度、未饱和汞体积比、门槛压力和分形维数来预测致密砂岩的绝对渗透率, 并结合误差分析来研究不同协方差模型预测渗透率的效果。结果表明, 马特恩协方差(Matern)模型的相对误差均值(MMRE )、均方根误差(RMSE )、标准偏差(STD )分别为32%, 0.16和0.57, 准确度较高, 尤其当渗透率小于0.1×10-3 μ m2时, 马特恩协方差(Matern)模型精度明显好于平方指数协方差(SE)模型和Winland经验公式。致密砂岩用马特恩模型预测渗透率精度更高。此外, 敏感性分析表明孔隙度对渗透率正影响最大, 门槛压力对渗透率负影响最大; 杠杆值和标准化残差证明高斯过程回归模型预测渗透率的有效性。综上, 马特恩协方差(Matern)模型对渗透率小于0.1×10-3 μ m2致密砂岩适用性好, 对微纳米级孔喉发育的致密砂岩勘探评价有重要意义。 相似文献
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微焦点X射线CT扫描(μCT)技术作为实现岩石内部孔-裂隙结构可视化最有效的方法之一, 仍需进一步探究其在致密砂岩孔-裂隙三维成像应用中的有效性。以白鹤滩水电站坝址区致密砂岩为例, 通过超高精度μCT技术与分割算法, 探究了不同扫描精度下试样的孔-裂隙三维成像特征, 并进一步结合扫描电子显微镜(SEM)测试分析了其对获取关键结构信息的影响。结果表明: 交互式阈值法和Top-hat组合的分割法可更精细化的提取致密砂岩孔-裂隙信息, 其中交互式阀值法适用于较大孔-裂隙提取, Top-hat法适用于微小裂隙提取; 致密砂岩结构中微小孔隙、微裂纹十分发育, 且孤立孔隙较多; 0.62μm相对于1.5μm的扫描分辨率呈现了更加清晰的孔隙网络模型, 但由于纳米级的测试范围受限, 关键结构信息特征可能被放大化; 当扫描分辨率大于2μm时, 关键微结构信息可能被忽略。因此, 在致密砂岩孔-裂隙三维特征研究中, 应采用较高的扫描精度并进行多区域信息采集, 以有效的揭示关键微结构特征, 这一基础性工作为进一步有效地揭示致密岩石结构演化信息提供了支撑。 相似文献
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Bailongjiang watershed in southern Gansu province, China, is one of the most landslide-prone regions in China, characterized by very high frequency of landslide occurrence. In order to predict the landslide occurrence, a comprehensive map of landslide susceptibility is required which may be significantly helpful in reducing loss of property and human life. In this study, an integrated model of information value method and logistic regression is proposed by using their merits at maximum and overcoming their weaknesses, which may enhance precision and accuracy of landslide susceptibility assessment. A detailed and reliable landslide inventory with 1587 landslides was prepared and randomly divided into two groups, (i) training dataset and (ii) testing dataset. Eight distinct landslide conditioning factors including lithology, slope gradient, aspect, elevation, distance to drainages, distance to faults, distance to roads and vegetation coverage were selected for landslide susceptibility mapping. The produced landslide susceptibility maps were validated by the success rate and prediction rate curves. The validation results show that the success rate and the prediction rate of the integrated model are 81.7 % and 84.6 %, respectively, which indicate that the proposed integrated method is reliable to produce an accurate landslide susceptibility map and the results may be used for landslides management and mitigation. 相似文献
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泉水出露受到多种因素影响,在传统地质勘查手段之外,各种模型方法及影响因子预测手段,也被越来越多地应用于泉水的研究中。本文尝试利用机器学习的方法进行泉水出露位置的预测研究。根据北京市野外调查,确定了1378个测试样本点,选取了高程、坡度、坡向、地形湿度指数、径流强度指数、距河流距离、距断裂距离、岩性、归一化植被指数及土地利用类型作为影响因子,对比了2种机器学习方法（随机森林模型、分类回归树模型）和地统计方法（证据权重模型）的预测效果。研究发现：随机森林模型的预测效果最好（Area Under Curve, AUC=0.86）,分类回归树和证据权重模型效果相当（AUC分别为0.81、0.80）;随机森林模型同时揭示,岩性、距断裂距离和距河流距离这3个影响因子对泉潜在出露的影响最大。本研究表明,在强烈人类活动影响下机器学习方法仍然具有较好的泉水出露预测能力,有望为泉水保护、恢复提供新的技术方法。 相似文献
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滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。 相似文献
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TANG Wang DING Hai-tao CHEN Ning-sheng MA Shang-Chang LIU Li-hong WU Kang-lin TIAN Shu-feng 《山地科学学报》2021,(1)
Accurate prediction on geological hazards can prevent disaster events in advance and greatly reduce property losses and life casualties.Glacial debris flows are the most serious hazards in southeastern Tibet in China due to their complexity in formation mechanism and the difficulty in prediction.Data collected from 102 glacier debris flow events from 31 gullies since 1970 and regional meteorological data from 1970 to 2019 in ParlungZangbo River Basin in southeastern Tibet were used for Artificial Neural Network(ANN)-based prediction of glacial debris flows.The formation mechanism of glacial debris flows in the ParlungZangbo Basin was systematically analyzed,and the calculations involving the meteorological data and disaster events were conducted by using the statistical methods and two layers fully connected neural networks.The occurrence probabilities and scales of glacial debris flows(small,medium,and large)were predicted,and promising results have been achieved.Through the proposed model calculations,a prediction accuracy of 78.33%was achieved for the scale of glacial debris flows in the study area.The prediction accuracy for both large-and medium-scale debris flows are higher than that for small-scale debris flows.The debris flow scale and the probability of occurrence increase with increasing rainfall and temperature.In addition,the K-fold cross-validation method was used to verify the reliability of the model.The average accuracy of the model calculated under this method is about 93.3%,which validates the proposed model.Practices have proved that the combination of ANN and disaster events can provide sound prediction on geological hazards under complex conditions. 相似文献
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为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机（MRVM）的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。 相似文献