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基于神经网络和开窗技术的储层渗透率的预测方法——以大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1-PⅠ4小层砂岩为例 总被引：4，自引：2，他引：4
渗透率是油藏描述和油藏工程中较为关键性的参数,因而如何求取较为精确的地层渗透率参数值显得格外重要.本文在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法逐点计算地层的渗透率.以往在利用遗传算法预测渗透率的时候,因为只考虑了单一的数据点,没有把邻近层位的数据加入学习过程中来,故影响了预测模型的精度和可信度.笔者经过系统的研究,用相邻5个层位的数据点进行学习,建立储层渗透率的预测模型.大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1-PⅠ4小层砂岩的油气勘探实践证明,预测的渗透率与实测的渗透率的值符合较好. 相似文献
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一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法 总被引：2，自引：1，他引：2
基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。 相似文献
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储层非均质性对油气田的勘探和开发效果影响很大。结合测井资料二次解释的孔隙度（Φ）、泥质含量（Vsh）、粒度中值（Md）、束缚水饱和度（Swi）等资料,借助BP网络对渗透率进行预测。对萨尔图油田中部葡萄花油层组的非均质性进行了定量半定量的研究,认为萨尔图油田中部葡萄花油层组PⅠ2小层层内非均质性最严重,与沉积微相密切相关。单砂层垂向上渗透率的变化以正韵律和复合式韵律为主,局部发育反韵律模式。葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层层内非均质性强弱依次为PⅠ2a,PⅠ3,PⅠ2b,PⅠ1,PⅠ4;层间非均质性在PⅠ3和PⅠ4间表现得最强,其他相对要弱;各小层平面非均质性相差无几,整体表现为较强的非均质性。 相似文献
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《中国煤炭地质》2016,(1)
煤储层渗透率是影响煤层气开采的重要参数,为了有效的预测煤层渗透率,提出了多元逐步回归与支持向量回归结合的MSR-SVR预测模型。通过研究沁水盆地柿庄北地区测井数据,采用多元逐步回归法分析因变量渗透率与自变量孔隙度、声波时差、自然伽马、电阻率、自然电位之间的关系,优选出显著性自变量孔隙度和自然伽马,将其作为初始样本输入到支持向量回归中,以此建立模型对煤层进行渗透率预测。利用测试样本和验证样本对模型的有效性进行验证,其相对误差均在25%以内。MSR-SVR预测模型实例表明:沁水盆地柿庄北地区煤层的渗透率普遍偏低;MSR-SVR预测模型在地质条件复杂、渗透率规律性差的煤层中进行渗透率预测具有合理性和可行性。 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:通过鄂尔多斯盆地长7致密砂岩样品的孔隙度、克氏渗透率和进汞曲线的测试数据,利用多元线性回归分析,得到研究区克氏渗透率、孔隙度和RWGM之间的经验公式。相比于Winland公式,RWGM公式在致密砂岩储层中可以更好地预测渗透率,对致密砂岩的开发有重要作用。 相似文献
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为了提高基于欠压实成因机制的地层孔隙流体压力预测的准确性,这里从提高地震层速度场的计算精度的角度出发,提出了一种高精度地层孔隙流体压力预测技术。①该技术针对浅部地层(无测井曲线的地层段)采用三维约束DIX反演方法和叠加速度体、层位数据计算浅部地层的地震层速度体;②针对中深层地层(有测井曲线的地层段)采用叠后波阻抗反演方法和叠后三维地震数据体、测井数据、层位数据计算中深层地层的地震层速度;③沿着研究区的某一浅部地层分界面将浅部地层与中深层地层的地震层速度体进行拼接处理,得到一个完整的地震层速度体;④采用"Fillippone方法+Eaton方法"的组合方法进行三维地层孔隙流体压力预测。某区页岩气地层的实际计算结果验证了该技术的正确性与可靠性,其预测的地层孔隙流体压力与实钻井一致,且目的层的地层孔隙压力平面分布特征与地质认识一致,有助于指导研究区后续的勘探与开发。 相似文献
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《物探化探计算技术》2020,(3)
由于低孔低渗储层的孔隙结构特征复杂,储层非均质性严重,导致准确评价低孔低渗储层渗透率存在困难。利用核磁T2谱曲线形态评价渗透率的方法能够反映储层孔喉非均质变化特征,但忽略了孔喉结构参数在渗透率计算中的作用。提出一种利用核磁T2谱和孔喉结构参数相结合的改进渗透率神经网络预测模型的方法,首先采用线性刻度转换法,利用X井核磁T2谱数据以及对应的11块压汞实验样品构建全井段的伪毛管压力曲线,选取孔喉结构参数中值半径与T2全谱结合,建立神经网络预测模型。该模型在渗透率预测精度上有较明显提高,效果较好,可尝试推广使用。 相似文献
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准噶尔盆地石南31井区AVO多属性储层及流体预测 总被引：1，自引：1，他引：1
针对石南31井油藏评价过程中存在的问题，首先通过AVO正演证明AVO多属性预测砂体空间展布的可行性，其次优选提取出的AVO属性，对每种属性建立对应的检验标准，采用多数据体、多方法综合标定技术准确标定层位．利用P波数据体以层序地层学的方法原理为指导，建立地层和沉积格架；利用泊松比道积分确定砂体内部物性变化，利用流体检测数据体分析砂体含油气情况，最终综合分析以上3个数据体的结果进行油藏评价．通过以上研究说明在含钙泥岩发育地区，利用AVO多属性储层预测是常规方法的有效补充，而AVO油气检测则存在一定多解性． 相似文献
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文章以莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层为例,对传统的回归统计模型和基于BP神经网络的人工智能预测模型评价储层渗透率方法和效果进行了对比研究。目标储量报告里定火沙三段中孔、中渗;岩性（粒度）和孔隙度是储层渗透率的主要影响因素。根据岩心及测井数据,建立了孔隙度——粒度二元回归渗透率统计评价模型和BP神经网络渗透率预测模型。通过检验样本集精度对比,分析了隐含层数、隐含层节点数等网络结构参数变化对模型预测结果的影响,重点分析了不同的测井参数输入对BP神经网络模型预测结果的影响。优化后的BP神经网络模型对检验样本集的渗透率预测结果精度最高,其平均相对误差为37%,比传统的二元回归统计模型精度提高了26%。对目标油田三口井连续处理,BP神经网络模型渗透率预测结果更加合理,可以满足开发层段产能分析等生产需求。 相似文献
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为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法（APSO）优化的加权最小二乘法支持向量机（WLS-SVM）算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS-SVM模型的组合参数（C、σ）寻优,建立APSO-WLS-SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO-WLS-SVM和WLS-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。 相似文献
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结合有关煤体渗透率的众多研究成果,总结出影响煤体渗透率的3个主要因素为有效应力、温度和瓦斯压力。采用粒子群优化算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化选择,并以上述3个因素和抗压强度为输入值,以渗透率为目标输出值,建立煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型。利用25组数据进行PSO-LSSVM模型与BP神经网络及支持向量机的比较实验,PSO-LSSVM预测结果与实际值拟合程度优于其他两个模型,且具有更小的误差。实验结果表明,采用PSO-LSSVM模型可由有效应力、温度和瓦斯压力对渗透率进行较高精度的预测。 相似文献
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利用地震P波确定煤层瓦斯富集带的分布 总被引：2，自引：0，他引：2
查明煤层瓦斯富集区域,对可能的瓦斯突出点进行预报,是当前煤矿生产中亟待解决的重要课题。利用地震P波对裂缝性地层所表现出的方位各向异性特征,根据地震属性随方位角变化可以预测裂隙发育方向和密度的基本原理,应用多种地震P波方位属性预测裂隙发育带。通过对淮南张集煤矿西三采区三维地震P波资料的处理,获得6个方位地震数据体,从中提取多种与煤层和围岩裂隙相关的地震属性,并计算出裂隙的发育方向和密度,为确定瓦斯富集带的分布提供了一种新的途径。 相似文献
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利用高分辨率层序地层学、沉积岩石学等方法对研究区PⅠ—SⅡ、SⅢ等目的层位各个发育时期的湖岸线位置及其演化规律进行了分析和研究,总结了湖岸线摆动带内砂体的沉积演化规律及湖岸线附近岩性油气藏形成的有利条件,为研究区油田进一步挖潜提供了方向和建议。 相似文献
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乐东区深层地层压力结构复杂,实测的地层压力数据表明：不同深度、不同层位地层孔隙压力差异较大,尤其是黄流组地层孔隙压力横向跨度大,黄流组顶部地层孔隙压力有降低回头特征,到底部地层压力系数又开始快速抬升至2.3,存在明显压力突变现象。单纯利用欠压实模式开展压力预测误差大,极易引发工程事故。为了解决地层压力预测面临的问题,须明确超压成因机制。利用垂直有效应力—测井响应交会图版可有效辨别超压形成机制,乐东区深层超压成因机制主要为机械不均衡压实、化学压实作用、断裂垂向传递、生烃增压,在明确超压成因机制前提下建立合理的压力预测方法,提高预测精度,以保证钻井工程的顺利实施。 相似文献
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基于GIS的沱沱河地区铜矿综合信息成矿预测 总被引：1，自引：0，他引：1
沱沱河地区位于三江多金属成矿带的北西段,在总结该区成矿规律的基础上,使用GIS平台提取地层、构造、岩浆岩、重力、航磁、化探异常找矿信息,并利用地层、构造信息分析了地层组合熵、断裂频数、构造优益度,利用航磁资料推断隐伏岩体,利用遥感资料提取铁染和羟基蚀变信息对该区进行研究。在此基础上,建立了铜矿的预测模型,采用MRAS系统中的证据权模块进行预测。本次研究按照后验概率大小划分了三级成矿远景区,共圈定了八个Ⅰ级、十一个Ⅱ级和十五个Ⅲ级成矿远景区（其中五个Ⅰ级、六个Ⅱ级和十个Ⅲ级远景区目前尚未发现铜矿床（点））。由于这些远景区具有与已知矿床（点）相近的成矿条件,因此是今后有望实现重大找矿突破的地区,应予充分重视。本次研究数据扎实,结论可靠,可指导该区进一步的找矿勘查工作。 相似文献
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为了更精确地预测低渗透储层的渗透率,首先从岩石导电的物理机理角度考虑,把岩石孔隙等效为串联和并联2种组分,即等效岩石组分理论,然后根据流体渗流和电流传输的相似性,引入了有效流动孔隙度概念,提出了利用地层因素、束缚水饱和度和孔隙度计算储层渗透率的新方法。对我国西部某油田低渗透储层岩心进行了岩石物理实验分析及三维数字岩心重建,并利用新方法计算了低渗透储层岩心的渗透率。结果表明:计算渗透率与实验室岩心测量渗透率符合性很好,精度优于核磁共振Coates模型,这对利用测井资料更精确地预测低渗透储层渗透率具有重要的意义。 相似文献
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分析了传统测井解释方法的局限性。从神经网络的机理、特点出发,提出了一种基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法。首先选取适当的测井资料向量组成一个训练模式对,由多个训练模式对构成一个学习样本集。通过神经网络的学习,使网络记住这些特征并形成预测模型,最后根据预测模型计算相应参数。以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,预测了孔隙度与渗透率,并与实测值进行了对比。上述实例分析表明,该方法用于砂岩型铀矿预测岩性、孔隙度和渗透率具有一定的可行性。与传统方法相比,该方法不需要建立具体的解释模型和计算公式,有较好的适应性和预测精度。基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法具有较高的实用价值。 相似文献
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3D3C地震资料在煤系地层岩性预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
各种不同的岩性在纵波和横波速度上均存在交集 ,因此单纯依靠任何一种波场速度是无法预测岩性的 ,但P波与PSV波的速度比或泊松比就可以大大减小各岩性间存在的交集容量 (Garotta ,2 0 0 0 )。速度比或泊松比除了可以反映岩性外 ,还是很好的油气识别参数。在对钱家营煤矿三维三分量 (3D3C)地震数据的构造和层位解释的基础上 ,我们利用P波和PSV波的时差特点 ,分别计算了煤层层间的速度比 ,以预测岩性的变化 ;利用P波和PSV波反射和频带特征的差异及纵波波阻抗和横波波阻抗的差异对比识别薄层 ,并进一步研究了煤系地层顶底板沉积相的变化… 相似文献