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《物探化探计算技术》2017,(3)
储层物性参数(孔隙度、含流体饱和度等)的空间分布,直接影响油气储层的品质,是地球物理工作者进行储层评价的主要依据。由于储层物性参数和地震属性之间的关系是复杂的、非线性的,因此储层物性参数预测是当前研究难点。首先以地震岩石物理分析为基础,建立储层弹性参数与物性参数的先验概率密度函数,利用地质统计学反演得到高分辨率弹性参数体,在此基础上,利用贝叶斯分类算法,实现储层岩相及物性参数的定量预测,同时给出不确定性分析。通过薄储层实际工区应用,反演的岩性、物性数据体纵向特征与测井资料吻合较好,空间展布特征与该区的地质规律一致,不仅解决了薄储层的预测精度问题,而且实现了薄储层定量预测。 相似文献
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煤层气储层评价的地球物理测井技术 总被引：3，自引：0，他引：3
摘 要 基于国内外煤层气地球物理测井技术的发展现状综合分析了煤层气储层测井数据
采集技术以及煤层气储层地球物理测井评价技术;讨论了当前煤层气储层评价的地球物理测
井技术所存在的若干问题以及今后值得注意的几个研究发展方向。 相似文献
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准确预测碳酸盐岩储层孔隙度和渗透率对于碳酸盐岩油气藏储层评价具有重要意义。碳酸盐岩储层裂缝与溶孔广泛发育,基于经验公式从测井曲线预测储层孔隙度和渗透率具有较大误差。以中东某碳酸盐岩油藏为研究对象,选取914块取心井岩心,测定孔隙度与渗透率,利用随机森林（RF）、K-近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和长短期记忆网络（LSTM）4种不同机器学习方法,通过测井数据进行孔隙度与渗透率预测,优化机器学习参数,筛选出适用于碳酸盐岩油藏的测井孔隙度与渗透率预测方法。研究结果表明：4种机器学习方法预测储层孔隙度结果差异不大,通过调整输入参数种类,可进一步提高孔隙度与渗透率预测效果,当以补偿中子（NPHI）、岩性密度（RHOB）和声波时差（DT）3种测井参数数据作为输入时,基于LSTM的储层孔隙度预测精度最高,孔隙度预测结果均方根误差（RMSE）为4.536 2;由于碳酸盐岩储层的强非均质性,基于机器学习的测井储层渗透率预测效果较差,相对而言,仅以NPHI作为机器学习输入参数时,基于RF的储层渗透率预测精度最高,渗透率预测结果的RMSE为45.882 3。 相似文献
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烃源岩测井识别与定量评价对油气资源潜力勘查、储量评估及非常规油气勘探开发至关重要。烃源岩自身岩性和成熟度等差异、测井序列对烃源岩响应灵敏程度不同以及不同方法适用性区别等导致烃源岩测井评价工作仍受到限制。目前亟需进一步挖掘地球物理测井资料中蕴含的烃源岩信息,搭建烃源岩品质与测井信息之间桥梁,并实现以自生自储为特性的非常规油气烃源岩品质测井精细表征。笔者等首先阐明烃源岩分类及其地质表征参数,并分析不同类别烃源岩在常规测井序列及成像和核磁共振等新技术测井序列上响应特征。烃源岩通常表现为“四高一低”（高GR、高AC、高CNL、高RT和低DEN）测井响应特征。除单因素分析外,可优选交会图及构建敏感参数等实现烃源岩定性识别。而烃源岩有机碳含量（TOC）等参数测井定量预测方面则可采用ΔlgR法、修正ΔlgR法（变基线和变系数）、自然伽马能谱测井法、多元回归法、Litho Scanner测井资料法以及人工智能方法实现。在分别评述不同TOC含量测井计算方法的优缺点和适用条件的基础上,指出通过TOC结合生烃潜量等参数计算可实现烃源岩品质测井综合评价。最后解析烃源岩测井识别与评价工作中存在的问题与发展趋势,以期为油气资源评价及非常规油气勘探开发提供理论指导与技术支撑。 相似文献
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测井地质学以地质学和测井学的方法理论为指导,综合运用各种测井信息,来解决基础地质和石油地质的地质问题。经过数十年发展,测井地质学在油气勘探开发各个环节得到广泛应用。非常规油气的兴起使得测井地质学正面临多重挑战和全新探索,亟需建立针对非常规油气的测井地质学综合方法理论体系。本文以《测井地质学·第二版》出版为契机,系统归纳了测井地质学的起源及发展历程、主要研究内容和研究方法流程。然后总结了测井资料与地震、地质信息的匹配性,并分析了不同探测特性测井方法纵向分辨率区间特征。在此基础上评述了测井地质学在井旁构造解析、沉积学特征研究、层序地层划分、地应力方向判别及大小计算、井壁裂缝识别与评价、烃源岩评价以及非常规油气“七性关系”综合评价当中的应用。但由于测井资料的负载能力有限性、测井与地质信息属性不对应性以及测井资料本身的多解性,使得测井地质学在测井—地质转换、非常规油气测井评价及其与人工智能融合方面还存在一定的问题。因此加强基础岩石物理研究,挖掘测井曲线中包含的地质信息,并与人工智能相结合,将拓展测井地质学研究的精度和广度,从而使其未来可更好地应用至非常规油气测井评价等实践工作中。 相似文献
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测井地质学以地质学和测井学的方法理论为指导,综合运用各种测井信息,来解决基础地质和石油地质的地质问题。经过数十年发展,测井地质学在油气勘探开发各个环节得到广泛应用。非常规油气的兴起使得测井地质学正面临多重挑战和全新探索,亟需建立针对非常规油气的测井地质学综合方法理论体系。本文以《测井地质学·第二版》出版为契机,系统归纳了测井地质学的起源及发展历程、主要研究内容和研究方法流程。然后总结了测井资料与地震、地质信息的匹配性,并分析了不同探测特性测井方法纵向分辨率区间特征。在此基础上评述了测井地质学在井旁构造解析、沉积学特征研究、层序地层划分、地应力方向判别及大小计算、井壁裂缝识别与评价、烃源岩评价以及非常规油气“七性关系”综合评价当中的应用。但由于测井资料的负载能力有限性、测井与地质信息属性不对应性以及测井资料本身的多解性,使得测井地质学在测井—地质转换、非常规油气测井评价及其与人工智能融合方面还存在一定的问题。因此加强基础岩石物理研究,挖掘测井曲线中包含的地质信息,并与人工智能相结合,将拓展测井地质学研究的精度和广度,从而使其未来可更好地应用至非常规油气测井评价等实践工作中。 相似文献
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油藏地球化学原理及其在油气勘探与油藏评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
综合评述了近年来油藏地球化学基础研究方面的主要进展,包括油气藏内流体非均质性成因、烃充注成藏及混合作用模式、储层内流体与岩石相互作用、油藏内烃的地球化学变化等,阐述了烃族群划分及其地球化学意义。结合实例介绍了油藏地球化学在油气勘探、油藏评价与油田生产管理中的主要应用领域与研究现状。在油气勘探领域的应用主要包括烃运移方向的地球化学研究、烃成藏时间及期次的确定、古油水界面的判别等;在油藏评价和油田生产管理方面的应用主要有油藏流体的连通性和分隔性研究、混合开采油藏单层产能贡献研究以及油、水、干层的地球化学识别等。 相似文献
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岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测井岩性识别提供了一个新方向。为提高某研究区火山岩岩性识别符合率,本文采用K近邻、支持向量机和自适应增强3种经典机器学习算法,对研究区内的粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩、辉长岩、玄武岩和非致密玄武岩等6类中基性火山岩进行岩性识别。从常规测井系列中优选对研究区岩性敏感的自然伽马、声波时差、补偿中子、深侧向电阻率和补偿密度等5种测井参数作为岩性识别模型的输入向量,从研究区内5口有岩心样品或薄片鉴定资料的目标层中选取测井数据点1 440个,其中960个作为训练样本,其余480个作为测试样本。以识别符合率和时间作为评价指标,对3种算法的识别结果进行对比分析,实验表明：自适应增强算法的分类准确率最高,6类岩性平均识别符合率达到82.10%;支持向量机算法表现良好,平均识别符合率为81.04%;K近邻算法平均识别符合率为76.04%。 相似文献
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岩性识别是储层评价中的一项重要工作。随着机器学习方法的不断发展,岩性的智能识别也成为热门研究方向。随钻测井技术目前已经得到了广泛的应用,但是受限于高温高压的钻井作业条件,随钻测井仪器只能测得少量测井参数。由于随钻测井参数较少,直接输入机器学习模型无法充分挖掘其中的信息。对此,本文将随机树嵌入引入随钻测井资料的岩性识别。该方法将低维随钻测井数据通过二叉树编码并转化为高维稀疏特征,利用升维后的数据进行训练从而提升机器学习模型的判别能力。对比实验结果表明,使用随机树嵌入的随机森林方法具有最佳的识别效果,准确率和F1值较直接使用随机森林分别提升了3.16%和3.25%,且优于梯度提升树、极随机树和粒子群优化支持向量机算法。 相似文献
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基于储层基本特征、油藏分布及类型研究，利用基本成藏地质条件与油藏分布相叠合的方法，总结靖边沙洼沟延9油藏的油气富集规律。研究结果表明，研究区延9储层属于中孔–低渗储层，延9油藏类型为构造–岩性油藏，延9油藏的分布和富集受多因素控制，其中侏罗系古地貌对油藏的控制起先导作用，深切河谷为油气运移提供重要通道，有利相带和鼻状隆起构造为油气成藏提供了有利场所，隔层的发育状况及有效的生储盖组合控制了油藏纵向分布层位和规模。综合分析认为，在泥岩隔层不发育、分支河道砂体与构造隆起叠置部位是油气富集区，为勘探的重点部位。 相似文献
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为精细解剖西非油气富集的 Ｒio Muni 盆地复杂盐拱构造带上的油藏特征,为其他相似地区油藏评价提供一定参考,以位于复杂盐拱构造带上的 H 油藏为例,利用地震、测井、录井、钻井和 MDT 测试等资料分析 H 油藏的构造、沉积、储层和油层分布特征及成藏主控因素等。研究得出,H 油藏属于典型的构造岩性复合油藏,为构造背景下的岩性边水油藏,具有多套油水系统,构造高部位发育盐刺穿,储层既有浊积砂岩储层又有滑脱灰岩储层,主要分布于构造的翼部低部位,滑脱断层和盐拱是油气成藏的主控因素。 相似文献
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松辽盆地资源与环境深部钻探工程是针对白垩纪古气候与古环境研究、地球深部资源调查以及基础地质研究等一系列科学问题而实施的科学钻探。松科二井是松辽盆地科学钻探工程的主体钻孔,设计的测井项目齐全,采集了丰富、连续、原位的地球物理测井资料。本文主要利用该孔的测井资料研究深部火石岭组地层岩石物理学特征;结合实验室岩心核磁共振测试结果,分析不同岩性储层的孔隙结构特征。研究表明,火石岭组地层主要发育安山岩、凝灰岩、复成分砾岩和凝灰质泥岩,其中火成岩岩相以爆发相和喷溢相为主,安山岩和复成分砾岩表现为高电阻率、低声波时差特征,凝灰岩为低电阻率、高声波时差特征,凝灰质泥岩电阻率最低;储层整体上具有低孔低渗的特点,但凝灰岩储层小孔和中孔发育,物性相对较好,是较为有利的储层。研究结果为进一步评价松辽盆地深部油气资源和地层结构提供了有力支持。 相似文献
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辽河坳陷结晶基底油气资源丰富,在辽河的三大凹陷基底潜山以及中央凸起均发现规模油气藏。本文通过系统分析岩芯、岩屑和旋转井壁取芯荧光、铸体和传统岩石薄片,对辽河坳陷太古宙基岩及其中的侵入体的岩石类型、含油性、储层成因及影响因素等进行了综合研究。结果表明,辽河坳陷结晶基底岩石包括2大类、14个亚类、30多种岩石类型;岩石的含油性与岩石类型、构造作用和古风化溶蚀淋滤作用的改造密切相关。在对不同岩性岩石的物理特征与测井曲线特征大量对比分析和研究基础上,建立了岩性与测井曲线的对应关系,实现了基岩岩性的测井识别,为勘探部署、储量计算等奠定了基础,也为类似基岩油气藏的勘探研究提供重要借鉴。 相似文献
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从目前裂缝性储层表征及建模研究现状入手,结合自身实践,详细介绍了裂缝性储层表征及建模研究中的各种方
法,分析了每种方法的优缺点。裂缝表征中主要使用的方法包括：野外露头分析法、岩心分析法、测井分析法、地震预测
分析法、动态响应分析法、岩石力学分析法。裂缝建模中主要使用离散裂缝网格模型和等效连续模型两种方法。其中,重
点介绍了分形理论在野外火山岩露头裂缝分析中的应用、数字岩心技术在微观裂缝表征中的应用、各种最新的地球物理及
岩石力学表征和预测裂缝的方法、动态裂缝在裂缝性油藏开发的作用、近年来国外学者所倡导的裂缝地层学理论、非常规
储层中的裂缝表征,以及上述两种裂缝地质建模方法。在此基础上,讨论了裂缝性储层表征及建模中存在的问题,最终指
出了该项研究未来发展的趋势。 相似文献
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火山岩岩性识别方法研究 总被引：25，自引：1，他引：24
岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联（IUGS）推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网络方法利用测井资料识别火山岩岩性。研究结果表明,利用传统的统计判别方法建立的测井资料与火山岩岩性的判别关系,识别符合率只有65%;而使用神经网络方法建立的判别关系,识别符合率可达81.8%。 相似文献
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MM油田位于南美洲哥伦比亚境内亚诺斯前陆盆地东部斜坡带,远离西部烃源灶,以微幅度、小规模岩性-构造油藏为主。本文通过研究亚诺斯盆地构造演化史并充分结合研究区地质、测井、地震等资料,总结出MM油田具有"远源复合输导,断层遮挡式成藏"的油气成藏规律,油气远源输导控制油藏丰度,构造位置控制油气聚集,断层侧向封闭控制油藏分布,圈闭大小及储层物性条件直接影响油藏规模。在研究区,卡沃内拉组C7段储层为油气侧向运移主要载体,断层为油气垂向运移主要通道,断层断距与盖层厚度之间的匹配关系及圈闭条件共同控制MM油田成藏模式,形成了断鼻、岩性-断层及断层-岩性等3种油藏类型。 相似文献
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时移测井曲线重构是为满足储层时移地震研究需求,根据时移地震基础状态和监测状态的采集时间而对测井曲线进行后推或者前延的处理。以深水扇油藏水驱开发测井曲线重构研究为例,探讨了基于岩石物理研究的时移测井曲线重构的方法。通过分析在地震采集的不同时间点的地层含水饱和度的变化开展岩石物理分析,得到水驱过程中岩石物理参数的变化,重构得到不同时间点的测井曲线,并应用到后续的时移地震反演中。应用效果表明,时移测井曲线重构为后续时移地震反演提供了准确可靠的测井数据。 相似文献
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中国岩溶型储集体的勘探技术进展及发展趋势 总被引：2，自引：1，他引：1
近二十年来,岩溶型储层的勘探取得了长足的进展,主要体现在:(1)传统的地质方法与现代的测试分析及地球化学方法的结合;(2)新的测井技术如电阻率成像测井(FMI)、多极阵列声波测井技术(XMAC)、偶极横波成像测井(DSI)及核磁共振测井(CMR)等的不断涌现并取得了较好的应用效果;(3)以提高地震分辨率和岩溶型储层预测精度为目的的大量新的数据处理、解释技术的出现和改进。比较而言,以钻井、测井研究为基础的地震地球物理方法是当前最有希望取得更大突破的领域。如何改进地震数据的采集和处理,使其成本更低、品质更高和保真性更好,如何更好地将种类繁多的纵向精细而横向稀疏的测井数据和纵向分辨率低而横向密集地震数据结合起来,以及如何培养不仅在岩溶型储层的识别上,还要地质和地球物理知识也坚实的人才或团队等,是整个油气勘探领域急需思考和解决的问题,也是今后油气勘探技术的发展趋势。 相似文献