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相似文献
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1.
基于粒子群优化算法的小波神经网络缝洞型储层识别模型   总被引：1，自引：1，他引：0  
针对缝洞型储层识别精度较低这一难题,提出了基于粒子群优化算法的小波神经网络（PSO—WNN）储层识别模型。以小波函数作为隐含层的激励函数,采用粒子群优化算法,对权值、伸缩参数、平移参数进行调整,构建出基于粒子群优化算法的小波神经网络储层识别模型。该模型具有算法简单、结构稳定、计算收敛速度快、全局寻优能力强、识别精度高、泛化能力强的优点。这里以济阳坳陷桩西埕岛地区古生界潜山缝洞型储层识别为例,利用常规测井参数作为模型的输入参数,以储层类型赋值作为输出,选取九口井的108个已知样本,采用不同隐含层个数对模型进行多次训练。通过对比分析,最终确定隐含层个数为10,建立起该区的Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类储层识别模型。利用已建模型对十八个检验样本进行识别,其识别正确率高达100％,而BP神经网络识别正确率为88％。这表明该模型对缝洞型储层的识别效果较好,为缝洞型储层的进一步研究提供了可靠的依据。  相似文献   

2.
中东YL-DS油田高含泥质灰岩储层(泥质含量3%~8%)电阻率低,常规解释的含水饱和度较高,按纯灰岩储层段流体评价标准常被判定为水层。本研究避开对难以量化表征的纯灰岩骨架中束缚水的直接求取,通过计算储层中的泥质束缚水孔隙度来直接校正常规含水饱和度,简单易行,在实践中取得了良好的效果。具体方法为:根据纯泥岩的简化模型计算纯泥岩孔隙度,然后采用能谱测井资料计算干黏土的密度值,计算泥质灰岩储层中的泥质束缚水孔隙度,对常规阿尔奇公式计算的水饱和度进行泥质束缚水饱和度校正而获得视纯灰岩含水饱和度,最后采用校正后的含水饱和度和纯灰岩段标准解释图版综合判断储层流体性质。  相似文献   

3.
砂砾岩储层孔隙结构复杂、非均质性强,在渗透率计算方面传统的测井解释方法误差较大,目前还没有经典的计算砂砾岩渗透率的测井解释模型。以克拉玛依油田某区八道湾组砂砾岩稠油油藏为例,首先在微观层面上分析了渗透率的主控因素。其次根据本地区的实际情况建立了3套渗透率测井解释方法:一是在前人研究基础上改进了多元回归模型;二是在岩性识别的基础上分不同岩性建立了渗透率模型;三是利用BP神经网络进行了渗透率的预测。最后对传统的经验公式与文中的3种方法进行检验。结果表明,比起传统的经验公式和多元回归模型,基于不同岩性的渗透率模型与BP神经网络在实际应用中效果更好,较大幅度地提高了测井解释精度,在非均质性强的砂砾岩油藏中具有更好的应用前景。  相似文献   

4.
对鄂尔多斯盆地存在的高自然伽马砂岩储层,仅用自然伽马测井资料难以正确识别并计算其泥质含量。分析这类高反射性储层测井响应特征。针对其成因和测井曲线特征,采用常规自然伽马和中子一密度方法综合法,能较准确计算高自然伽马砂岩储层泥质含量。  相似文献   

5.
泥质和粘土含量是储层评价中很关键的参数,但是其解释精度一直难有很大的提高。以大庆油田西部地区的储层为例,研究了提高解释精度的方法。首先对粒度和X衍射粘土分析数据的用途和质量检查方法进行讨论。对自然伽马、自然电位等多种方法计算泥质含量的效果进行了对比,筛选了适合本区的解释方法。在此基础上,进一步对砂岩、泥岩参数的选取方法进行了研究,提出了变砂岩参数和分层平均方法。应用结果表明,在研究的区域,采用本文论述的方法计算泥质含量和粘土含量,比以往的解释精度有了大幅度的提高。  相似文献   

6.
神经网络在地质、油气储层方面有着极其广泛的应用,但是神经网络的结构不仅直接影响到网络性能的优劣,而且较大的影响了其现实应用的效果。这里尝试着将与重置算法相结合的BP神经网络应用于油气储层预测方面,并证实重置神经网络具有更好的应用前景和现实意义。  相似文献   

7.
基于自然伽马测井信号的维纳滤波法求取泥质含量   总被引：1，自引：0，他引：1  
泥质含量是定性、定量评价储层属性的一个重要参数.研究经济、适用、高精度的储层泥质含量求取方法, 对储层的评价、预测含油气远景和计算储层油气储量意义明确.提出了测井自然伽马求取泥质含量的新原理, 认为测井自然伽马信号是地层自然伽马真值通过一个系统的卷积滤波输出.利用测井自然伽马信号和提取的自然伽马真值子波, 采用维纳滤波法求取测井系统逆因子函数, 根据逆因子函数, 用自然伽马测井信号做卷积直接计算泥质含量.本研究在中国西北某油气勘探区有岩心分析资料的K13井进行了试验, 求取的泥质含量精度比测井常规解释方法大幅提高, 在同一勘探区K11、S44、S4等井试验性应用, 效果良好.   相似文献   

8.
火成岩储层非均质性极强,而且或多或少会蚀变产生黏土矿物,导致准确计算火成岩储层含水饱和度较困难。为此,首先建立包含蚀变产生黏土的混合骨架体积模型,然后分析了火成岩的导电机理,认为孔隙结构和黏土的附加导电是影响其导电的主要因素。根据火成岩储层孔隙由基质孔隙、裂缝和非连通孔洞组成的特点,建立包含基质、裂缝和非连通孔洞的三重孔隙模型,得到计算孔隙度指数的公式,最后建立评价火成岩储层的包含黏土影响的饱和度方程。计算孔隙度与岩心分析孔隙度对比,平均绝对误差为0.81%,平均相对误差为19.78%;计算的含水饱和度与密闭取心分析的含水饱和度对比,平均绝对误差为13.49%,平均相对误差为31.00%。  相似文献   

9.
覃硕  石万忠  王任  刘凯  张威  齐荣  徐清海 《地球科学》2022,47(5):1604-1618
鄂尔多斯盆地杭锦旗地区盒一段富含天然气,但储层致密、非均质性强,从而制约了该地区天然气的增储上产.利用岩心、铸体薄片和场发射扫描电镜观察、孔渗测试、X射线衍射分析、高压压汞及恒速压汞分析等,分析致密砂岩储层的特征及其主控因素.以此将储层划分为优势储层和差储层两类,优势储层主要以心滩和河道内的粗粒岩屑石英砂岩,岩屑砂岩为主,泥质含量低,溶蚀孔隙发育,差储层主要以河道间的细粒岩屑砂岩为主,泥质含量高,孔隙不发育.物源的差异导致了西部石英含量高于东部.水动力条件的强弱是决定储层优劣的初始条件,早期泥质充填导致差储层的原始孔隙度较低.优势储层中泥质含量较少,更能抵抗上覆压力,孔隙流体更活跃,能形成更多的溶蚀孔.   相似文献   

10.
含气性评价是页岩储层优选及甜点区优选的关键,但页岩储层在纵向上具有强非均质性及含气性差异,常规含气性评价方法预测效果较差。为了克服该问题,本文引入LM算法,利用优化BP神经网络模型对川西上三叠统陆相页岩储层含气性进行测井评价。研究结果表明,TOC含量、粘土矿物含量、岩石密度、有效孔隙度、气相渗透率及含气饱和度6个测井参数对页岩储层总含气量的影响程度最大。优选这6个测井参数作为输入层样本,进行LM-BP神经网络训练。页岩储层总含气量预测结果的相对误差分布在0.1%~15%,平均相对误差为5.52%,误差较小,表明该方法的有效性。  相似文献   

11.
采用基于K-means聚类算法的RBF神经网络法对辽河盆地东部凹陷火成岩岩性进行识别。综合利用自然伽马、补偿中子、声波时差、密度与电阻率的实际测井资料,建立火成岩岩性识别的基础RBF神经网络。选取有岩芯和岩屑记录的若干井次试验验证,该方法清楚地识别出了玄武岩、粗面岩等6种火成岩,识别准确率平均可达70%以上。  相似文献   

12.
通过模拟并分析各向异性页岩岩石物理模型,研究页岩中干酪根含量变化对页岩弹性各向异性的影响,其结果为应用AVO方法定量解释页岩储层厚度和干酪根含量提供依据。岩石物理模型预测了页岩速度和各向异性参数随干酪根含量的变化规律。应用传播矩阵方法计算薄层页岩的AVO响应,得到反射系数关于页岩层厚度、入射波频率、干酪根含量和入射角的函数。数值模拟结果表明:在干酪根含量不变且在同一入射角下的反射系数在频率域呈周期变化,该周期与薄层厚度成反比;对同一频率入射波和相同入射角,反射系数幅值随干酪根含量增加而变大。  相似文献   

13.
袁颖  谭丁  于少将  李杨  韩冰 《地质与勘探》2019,55(4):1082-1091
页岩气总有机碳(TOC)含量是评价岩性气藏的关键指标,受复杂地质及岩芯采集等多种因素的影响,常规室内测试分析获得的TOC含量的数据有限且结果有失准确。为合理准确预测页岩气TOC含量,本文首先通过对页岩气储层TOC含量测井资料综合分析选取8条测井曲线,并结合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)提取四个主成分;其次基于贝叶斯正则化(Bayesian Regularization)改进的BP神经网络方法建立页岩气TOC含量预测的BR-BP模型;最后利用该模型对研究区A区页岩气TOC含量进行预测,并与常规的LM-BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明：BR-BP模型有较强的非线性拟合能力,能够真实地反映出页岩气TOC含量与各测井参数之间的非线性关系,其模型预测结果与实际值基本吻合,与常规的LM-BP神经网络模型相比,其数据敏感性增强,预测精度有所提高,该研究方法具有一定的理论意义和参考价值,为我国TOC含量预测提供了一种新的技术方法和手段。  相似文献   

14.
韦立新  曹贯中  蔡磊 《水文》2019,39(6):64-68
在水力因素多变的长江下游感潮河段建立ADCP在线测流系统实时采集指标流速,可选用合适的方法推求断面平均流速,从而实现流量的实时报汛和整编。多元线性回归分析和BP神经网络具有原理明晰、实现便捷等特点,为比较以上两种方法在断面平均流速计算中的优劣,以南京水文实验站2014年以来实测数据为例,分析不同情况下两种模型的拟合精度和预测精度。结果表明,两种模型均具有较好的有效性、精确性和稳定性,且拟合精度与模型选用的监测指标有关;对于只采用单一指标流速而言,BP神经网络模型的结果明显优于多元线性回归模型。同时,两种模型都能较好的预测断面平均流速,其中BP神经网络适应更好。  相似文献   

15.
苗其师 《地质与资源》2013,22(3):224-228,223
通过南方地区页岩气藏的储层特征和赋存方式的研究,认为页岩各组分含量的准确计算直接关系到含气量评价的精度.以南方3个工区计74块岩心样品组分分析实验为基础,提出页岩的五元工业组分体积模型和体积含量计算方法.对其中表征页岩含气性最关键组分——干酪根（有机碳）含量,分别建立与三孔隙度、电阻率、铀元素等5条测井曲线的线性关系.通过有机碳敏感性分析,引入两种多元回归计算有机碳含量方法,确定了适用于3个南方地区有机碳含量的公式.3口探井应用实例表明该方法符合页岩气藏的实际,提高了页岩气层各组分含量的计算精度,取得了预期的地质效果.  相似文献   

16.
对火成岩储层的核磁共振测井资料和实验室压汞资料进行对比,采用插值法建立地层孔隙流体的横向弛豫时间T_2与压汞曲线的压力P_C之间的关系,发现它们之间满足对数关系,并用T_2谱构造毛管压力曲线。分别利用线性方法和对数方法构造毛管压力曲线,对数方法构造的毛管压力曲线与实验测量的毛管压力曲线更接近。将研究结果应用于辽河油田东部凹陷火成岩储层孔隙结构的评价中,发现分选系数小、孔喉歪度大、最大进汞饱和度高和平均孔喉半径大的毛管应力曲线对应的孔隙结构较好。  相似文献   

17.
基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类   总被引：14，自引：0，他引：14  
周翠英  张亮  黄显艺 《地球科学》2005,30(4):480-486
围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.   相似文献   

18.
以MATLAB语言为基础,应用BP神经网络、逐步回归分析进行西津大坝27#点的变形分析与预报研究.在此基础上,进一步提出了逐步回归BP神经网络组合的预报方法,并探讨了3种方法的预报结果.研究表明,BP神经网络用于大坝变形分析与预报是可行的,所提出的逐步回归BP神经网络组合法提高了变形影响因子选择的科学性,在预报效果上,优于前两种方法.  相似文献   

19.
BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。  相似文献   

20.
邓硕  刘招君  孙平昌 《世界地质》2016,35(1):108-122
嫩江组泥岩的地球化学分析结果表明:泥岩中含有一定量的铁镁质组分和较多的稳定组分。微量元素和稀土元素分析结果显示,嫩江组含油页岩段沉积时期存在多个物源。CIA和PIA值没有随着埋深的减少而增加,说明嫩江组泥岩受后期风化影响很小。CIA值为70.5~77.0,Th/U值为2.67~3.98,说明泥岩源区经历了中等强度风化作用。Zr/Sc—Th/Sc图解表明泥岩的化学成分受源岩成分控制。通过源岩和构造背景判别图以及前人资料可知,松辽盆地嫩江组母岩主要为海西期花岗岩,源岩的构造背景为大陆边缘造山带火山岛弧岩系。物源中输入较多的铁镁及含钙物质,促进油页岩的形成。  相似文献   

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