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目前,测井解释技术正逐渐由单井解释向多井解释研究发展。多井解释是基于地震、地质、测井和油藏工程等多种学科的综合解释技术,它有效降低了测井分析结果的不一致性和差错率。本次开发的多井测井解释软件是基于W indows操作系统,专门为测井解释设计的微机测井应用软件包。软件分为数据管理、数值分析、地层对比、连井剖面、储层参数分布共五大功能模块,在生产中为提高测井解释符合率和降低劳动强度提供了技术平台。 相似文献
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水平井测井解释,主要体现在测井仪器响应的理论模拟以及各向异性的实验研究方面,远未达到实际水平井测井储层参数解释应用的深度和要求。在对比分析HD油田水平井段与对应直井层段测井响应特征基础上,这里针对水平井段测井曲线进行了校正,提出使用直井取芯物性数据刻度水平井段测井曲线,来建立适应于水平井段井眼和曲线特征的孔隙度、渗透率神经网络解释模型,进而对整个研究区水平井段进行测井储层参数解释和评价。通过用直井岩芯物性对测井解释结果的检验表明,水平井测井储层参数解释精度得到了明显改善和提高,能够较好地满足三维地质建模的井属性参数精度要求。 相似文献
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水平井测井解释主要集中在测井仪器响应的理论模拟及各向异性的实验研究方面,远未达到实际水平井测井储层参数解释应用的深度和要求[1]。这里在对比分析DH油田水平井段与对应直井层段测井响应特征基础上,针对水平井段测井曲线进行了校正,提出使用直井取芯物性数据刻度水平井段测井曲线,来建立适应于水平井段井眼和曲线特征的孔隙度及渗透率神经网络解释模型,进而对整个研究区水平井段进行测井储层参数解释和评价。用直井储层参数对测井解释结果的检验表明,水平井测井储层参数解释精度得到了明显改善和提高,能够较好地满足三维地质建模的井属性参数精度要求。 相似文献
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In the paper, a novel inversion approach is used for the solution of the problem of factor analysis. The float-encoded genetic algorithm as a global optimization method is implemented to extract factor variables using open-hole logging data. The suggested statistical workflow is used to give a reliable estimate for not only the factors but also the related petrophysical properties in hydrocarbon formations. In the first step, the factor loadings and scores are estimated by Jöreskog’s fast approximate method, which are gradually improved by the genetic algorithm. The forward problem is solved to calculate wireline logs directly from the factor scores. In each generation, the observed and calculated well logs are compared to update the factor population. During the genetic algorithm run, the average fitness of factor populations is maximized to give the best fit between the observed and theoretical data. By using the empirical relation between the first factor and formation shaliness, the shale volume is estimated along the borehole. Permeability as a derived quantity also correlates with the first factor, which allows its determination from an independent source. The estimation results agree well with those of independent deterministic modeling and core measurements. Case studies from Hungary and the USA demonstrate the feasibility of the global optimization based factor analysis, which provides a useful tool for improved reservoir characterization. 相似文献
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介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求. 相似文献
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用自组织神经网络方法实现测井相定量识别 总被引：11，自引：2，他引：11
作者在本文中介绍了一种利用自组织神经网络进行测井相识别的方法。自组织神经网络是一种无导师学习算法，它通过网络自身的调节对输入进行聚类，近年来广泛应用于各类模式识别问题中。这里我们采用从测井曲线中提取出反映沉积环境的信息参数，再利用自组织神经网络进行测井相判别。此法从沉积成因角度出发，判别沉积相模式，消除了测井曲线中的不确定因素，更具代表性。 相似文献
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应用CP网络进行岩性识别 总被引：2，自引：3，他引：2
为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。 相似文献
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基于K均值动态聚类分析的地球物理测井岩性分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在地球物理测井数据处理与解释中,岩性识别是地层评价、油藏描述等方面的一项重要内容.利用计算机自动进行岩性识别已成为测井解释发展的重要方向、人们研究和关注的内容.聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法.K均值算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法.依据不同岩性在常规测井资料中的不同响应,根据K均值动态聚类方法的原理,结合其它资料,对井中的岩性进行分类,从而达到了区分和识别钻孔不同岩性的目的. 相似文献
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孔隙度是储层评价的重要参数之一.密度测井是一种重要的孔隙度测井方法,在石油勘探领域常常被用作确定岩层孔隙度.通过研究密度测井的基本原理、仪器构成、刻度方法等,推导出不同情况下孔隙度的计算公式.并利用该公式进行Matlab编程,对实际测井数据进行处理,计算了多个井段的岩层孔隙度,证明了密度测井在孔隙度计算方面具有很高的应用价值. 相似文献
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遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法。它不完全依赖于初始猜测,且具有全局收敛的特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题,如工程优化设计,人工智能和决策系统,以及地球物理反演等。尽管遗传算法是一种效率很高的全局优化算法,但许多仿真结果表明,它具有计算时间长,局部搜索能力弱的缺点。而共轭梯度法属于非启发式全局优化搜索方法,收敛速度快,但容易陷入局部极值,且严重依赖初始猜测。根据遗传算法和共轭梯度法的特点,这里提出了一种混合遗传算法,用来进行地球物理反演。该算法既具有遗传算法的全局收敛性,又有共轭梯度法的快速收敛性,经实际应用,取得了良好的效果。 相似文献
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应用回归分析进行盐矿工业品位预报 总被引：1，自引：0，他引：1
以漳县盐矿区为例,介绍了用测井方法确定岩矿层的优势所在;依据岩系地层的电性、放射性及它们之间的相互关系,用二元回归方法得出了矿区的理论方程;列举了用经验方程进行盐矿品位解释的应用效果。检验结果说明,用回归分析方法对测井资料作定性、定量解释是可行的;对于满足相关条件的岩盐矿层,利用该法可以获得较为理想的地质结果,对盐田的评价有着现实的指导意义。 相似文献