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《应用地球物理》2019,(3)
相对高放射性砂岩储层多数具可观的油气资源潜力。相对高放射性砂岩因其具有与泥质地层相类似的放射性测井响应特征而常被误判进而会导致有效储层遗漏。本文在分析常规砂、泥岩地层中自然电位曲线与自然伽马曲线响应特征及关系的基础上,提出了相对高放射性砂岩定量识别方法。以鄂尔多斯盆地三叠系延长组为例:常规砂、泥岩地层中的自然电位曲线与自然伽马曲线响应具有同步性且呈正相关,然而在相对高放射性砂岩中两者并不同步。基于这一关系,实现了相对高放射性砂岩定量化识别,并对自然伽马曲线进行了放射性"虚拟补偿",同时就其测井评价方法进行了探讨。实例表明本文提出的方法有效,可以减少对储层的误判和遗漏。 相似文献
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油页岩勘探开发现状及进展 总被引：1，自引：0，他引：1
油页岩是当今世界热门的非常规油气资源。受石油危机的影响,全球寻找替代能源的脚步不断加快。继美国凭借页岩气革命逆转其天然气长期依赖进口的局面之后,多个国家包括中国越来越重视油页岩这一清洁型的接替能源。本文对油页岩勘探开发现状及进展进行了详细阐述：1油页岩是一种高灰分、有机质含量丰富的未成熟烃源岩,沉积环境有陆相、湖相以及海相三种,其矿床类型可分为近海型和内陆湖泊型;2油页岩在世界范围内储量丰富,美国是油页岩储量最多的国家,中国的油页岩资源也十分丰富,但可采储量明显低于探明储量;3在测井响应方面,油页岩具有低密度、高电阻率、高声波时差及高自然伽玛的特点,主要识别方法有log R重叠法、电阻率法、密度测井法等;4油页岩地震识别方法主要包括甜点属性预测法以及基于岩石物理模型的正反演有机质含量预测法;5油页岩主要对含油率进行评价,可使用的方法包括干馏法、测井评价法和岩石热解法;6页岩油开采是油页岩勘探开发的难点,主要技术包括干馏、原位开采和热转换加工技术等。研究结果对了解油页岩的特征、发展动态、关键技术以及进一步推动油页岩勘探开发具有一定的借鉴作用。 相似文献
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针对鄂尔多斯盆地天然气勘探开发存在的问题,通过对测井资料及天然气测试资料的分析,建立适合识别天然气有效储层的测井响应特征归一化方法,以及根据测井资料重构天然气有效储层特征曲线的方法,探索了根据测井资料评价天然气产能的方法.本文还分析了目前常用的预测天然气产能方法存在的问题及实际应用中欠缺的条件,形成了以中子、声波、密度测井资料为基本特征参数,用自然伽马、自然电位或电阻率比值参数等作为约束条件的天然气有效储层识别技术及天然气产能评价方法,并对实际测井资料进行了处理.没有试图通过井径校正的方法将受井径扩大影响的曲线恢复到原始地层的响应状态,而是通过极值变化消除井径扩大对声波、密度测井资料在天然气有效储层识别及天然气产能评价方面应用的影响. 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(6)
莺歌海盆地中深层储层非均质性强、孔隙结构复杂,气田开发实施阶段一般仅有常规测井资料,基于常规测井资料对储层孔隙结构精细评价一直是该区储层测井精细评价面临的难题,进一步造成测井解释符合率降低,储量参数计算精度变差.为有效解决上述问题,本文以莺歌海盆地黄流组为目的层,首先分析了储层孔隙结构复杂化的地质成因及其测井特征;之后,综合压汞毛管压力曲线和核磁共振等岩心分析资料,针对性开展测井响应特征分析及岩石物理机理分析,对比优选了流动带指数为表征储层孔隙结构的敏感参数;最后,优选反映储层特征变化的测井变量,建立常规测井资料计算储层流动带指数的模型,进而建立储层分类方法与标准,较好地实现了常规测井的储层孔隙结构评价.方法应用于莺歌海盆地东方13气田中,结果表明:储层孔隙结构与分类结果与岩心分析、试油产能数据吻合较好,奠定气田开发实施阶段利用常规测井资料精细表征储层孔隙结构的技术基础. 相似文献
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开展复杂低渗储层特征、测井响应及其控制因素分析,有助于储层评价与油水层识别.鄂尔多斯盆地中东部长6期沉积具多物源供给、沉积相带频繁变化的特点,来自不同物源的沉积砂体岩石碎屑成分存在明显差异.长7、长6沉积期盆地周边的火山作用,致使一些地区的长6砂体具有相对高放射性特征.长6储层孔隙类型多样,孔隙结构特征复杂多变,再加上地层水系统的变化,致使一些油区长6低电阻率油层与常规油层、高电阻率水层与常规水层共存.研究结果表明,成藏动力与阻力的对比关系决定了在同一砂体中除存在常规油水分布外,还可能存在油水倒置分布.因此,加强钴前预测、钻井过程监督与调整、钻后综合研究、生产实践检验、解释模型与参数调整、老井复查等,有利于识别油水层,整体把握油水分布规律. 相似文献
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鄂尔多斯盆地定北地区致密砂岩储层AVO研究及应用 总被引：2，自引：2，他引：0
AVO技术是利用振幅随炮检距(或入射角)变化的规律,求取地下地层的岩性信息.鄂尔多斯盆地是典型克拉通盆地,构造平缓(倾角不到1°),断层不发育,非常适用AVO理论假设反射层为水平层这一基本条件.根据工区的地震地质特征,在AVO分析的基础上,对用钻井地质、测井资料设计的模型进行AVO正演研究,总结了一套在现有地震分辨率条件下的鄂尔多斯盆地上古生界致密砂岩储层AVO响应特征,即:无论砂岩储层是否含气,其底部反射振幅随入射角增加,均会出现从强到弱一极性反转一从弱到强的现象,只是反转的角度有所差异;在梯度剖面上,含气砂岩与不含气砂岩的亮点特征差异小于较大,据此响应特征预测了有利的储集区. 相似文献
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针对B区块S油层含泥含钙中低孔特低渗储层渗透率计算精度低的难题,分析岩性、物性、孔隙结构对储层渗透率的影响,明确了孔隙度、泥质含量、钙质含量、孔隙结构是影响B区块S油层特低渗储层渗透率的主要因素,其中,孔隙结构是影响特低渗储层渗透率的关键因素.综合运用压汞曲线、孔喉半径分布特征以及流动单元指数反映特低渗储层孔隙结构变化,将特低渗储层按不同孔隙结构划分成3种类型,建立了特低渗储层类型的判别标准.利用中子测井、密度测井、声波测井、微球形聚焦测井、深浅侧向电阻率测井差值的绝对值等5个储层类型识别的敏感测井响应及参数,使用决策树法、最邻近结点法、BP神经网络法和支持向量机法建立了4种基于机器学习的储层判别方法,储层类型判别准确率依次提高,其中,基于支持向量机的储层类型判别方法判别准确率最高92.2%,且对3种类储层判别效果均很好.针对3类储层分别建立了渗透率计算公式．实际井解释结果表明,基于机器学习储层分类的渗透率模型计算B区块S油层特低渗储层渗透率精度明显高于储层分类前渗透率计算精度,其中,基于支持向量机储层分类计算的渗透率精度最高． 相似文献
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辽河盆地东部坳陷储集层由火山多期喷发形成,岩相岩性复杂,岩性以中、基性火山岩为主.本文将火山岩的岩心及岩矿鉴定资料与测井数据进行整合,应用测井数据建立支持向量机(SVM)两分类和多分类岩性识别模式.首先,深入研究支持向量机二分类及"一对一"、"一对多"和有向无环图三种经典多分类算法的基本原理及结构;然后,总结研究区域火山岩岩石特征,分析测井数据的测井响应组合特征,选择40口井中岩心分析和薄片鉴定资料完整、常规五种测井曲线(RLLD,CNL,DEN,AC,GR)齐全的1200个测井数据作为训练样本,构造三种支持向量机岩性识别模式;最后,对4测试井中800个测井数据进行岩性识别,识别结果与取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定资料对比,实验结果表明有向无环图更适合辽河盆地火山岩的识别,识别正确率达到82.3%. 相似文献
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《地球物理学进展》2019,(5)
为了快速预测鄂尔多斯盆地白豹—南梁地区长3、4+5低渗透储层的产能级别并明确主控因素,基于42口井76层的常规测井曲线、测井解释砂体结构、试油结果及相关沉积研究成果,建立主要测井参数与产能级别的配置关系,利用相关性较高的测井参数和砂体结构,通过多层感知器网络分析方法,构建低渗透储层产能级别的预测模型,并确定出各测井参数与低渗透储层产能级别相关程度的大小次序为:砂体结构电阻率密度自然伽马声波时差中子.应用确定的多层感知器模型对研究区78口井2341层的产能级别进行预测,解释出Ⅰ类储层109层、Ⅱ类储层194层、Ⅲ类储层2038层;Ⅰ类、Ⅱ类储层以块状砂岩为主,约占81%、68%,电阻率、孔隙度较高;Ⅲ类储层则以互层状为主,达到85.7%,电阻率、孔隙度相对较低.规模应用结果表明,方法预测结论与试油结果具有较高的吻合度,正确率达到82.6%,判断失误的储层均是相邻级别,没有出现跳级现象.通过多层感知器网络分析方法,协同测井-地质信息,可以快速、有效地评价预测低渗透储层产能级别,能为有利建产目标优选及开发方案调整提供可靠依据.对其他盆地低渗透-超低渗透储层产能评价亦具有较好的参考和借鉴意义. 相似文献
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辽河坳陷中央凸起中南部基底变质岩类型多样,测井岩石物理参数与岩性之间的映射关系复杂,测井响应多解性强,导致传统的测井岩性识别方法结果不精确.本文采用基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机算法进行变质岩的测井多参数岩性识别.通过变质岩测井岩石物理分析,优选出对岩性敏感的自然伽马、自然电位、声波时差、深侧向电阻率、密度和补偿中子6种测井参数作为特征输入,以自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数,构建岩性判别模型,预测目的层段变粒岩、混合花岗岩、混合片麻岩、混合岩和角闪岩5种类型变质岩的垂向分布.与支持向量机、K最邻近及人工神经网络算法的岩性识别效果相比,本方法判别准确率最高,符合率为90.17%,在随机划分的10次样本预测中本模型稳定性最强,分类性能最好,平均AUC值为0.974,有效解决了深层基底变质岩储层精细描述中的岩性精准识别难题. 相似文献
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碳酸盐岩裂缝性储层测井识别及评价技术综述与展望 总被引：5，自引：0，他引：5
由于碳酸盐岩裂缝发育机制的复杂性,开展碳酸盐岩裂缝性储层的识别与评价一直是测井分析的热点和难点.本文基于大量文献调研,梳理了碳酸盐岩裂缝的定义、成因和分类,系统归纳了碳酸盐岩裂缝性储层的测井响应特征及评价方法,并进行了实例分析.研究表明,常规测井方法对碳酸盐岩裂缝均有不同程度的揭示,基于不同原理的常规测井方法对碳酸岩盐裂缝的响应程度差异显著,利用常规测井方法对碳酸岩盐储层裂缝识别应遵循综合识别原则;碳酸盐岩裂缝成像测井识别方法中,电阻率成像测井、偶极声波测井和核磁共振测井反映裂缝较为直观,但成本高;基于常规测井资料的灰色关联识别方法、神经网络识别方法、小波多尺度识别方法等非线性数学方法,弥补了常规测井和成像测井识别碳酸盐岩裂缝的不足,并且取得较好的应用效果. 相似文献
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储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络. 相似文献
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神经网络在石油测井解释中的应用综述 总被引：2，自引：0，他引：2
常规测井解释往往通过"四性关系"研究建立储层参数解释模型,将测井信息转化成地质参数开展储层评价,但对于复杂岩性储层、低渗低阻等储层而言,将测井信息转化为储层参数及利用测井曲线开展储层评价往往存在多解性.作为一种非线性数学方法,神经网络具有多信息融合、综合预测的功能,在解决一些复杂、非线性问题领域展示了强大的生命力.将神经网络引入石油测井解释中,综合利用多种测井信息开展岩性、物性及含油性分析,可有效提高石油测井解释的精度和效率;利用神经网络技术开展流体性质识别和储层裂缝研究可有效破解此类世界性难题.为此,本文对神经网络技术在石油测井解释中的应用进行了综述,并对应用中应注意的事项进行分析,最后进行了应用展望. 相似文献
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砂岩储层孔隙中的流体识别一直是石油勘探开发过程中重要的环节,传统方法主要依赖于测井数据,但是在测井数据缺失的条件下较难得到准确的流体识别结果.本文提出一种只依靠地震数据的砂岩中流体识别的新方法,并选择地球物理方法可测或可求的地球物理参数σ、ρλ和ρμ作为流体识别因子,然后进行模型实验.首先,设置典型流体状态,用Gassmann方程进行流体替换,将得到的流体识别因子作为支持向量机的训练集数据,并定义支持向量机的分类标签;之后,设置随机流体状态,利用Gassmann方程计算流体因子,将得到的结果作为支持向量机的测试集数据.将训练集、测试集数据集输入支持向量机,进行分类,得出测试集数据的分类结果.模型实验分类结果表明,支持向量机法可以判别砂岩孔隙中流体的主要属性. 相似文献
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松辽盆地深层火山岩含气储层产能预测 总被引：9，自引：4，他引：5
松辽盆地深层火山岩是当前大庆地球物理、地质、地球化学研究的主要领域之一,已取得丰硕的成果,火成岩含气储层产能作为一个表示动态特征的参数,是储层评价的重要指标之一,本文讨论了火成岩含气储层的产能与测井响应之间的关系,探讨了根据测井资料应用人工神经网络技术预测火成岩含气储层产能的方法,利用已知气井测试结果和测井资料作为网络的训练样本,根据网络学习训练结果,输入测井资料等静态参数,可预测储集层的产能,根据这种关系采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价,从而为大庆深部火成岩含气储层的开发提供了一定的依据。 相似文献
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有机并有效利用纵波与转换横波在油气储层敏感度上存在的差异,有助于突出地震油气储层特征,有助于提高地震油气储层分布边界刻画的精度.基于此,本文设计了一种卷积神经网络与支持向量机方法相结合的多波地震油气储层分布预测的深度学习法（Deep Learning Method）.首先,利用莱特准则剔除所生成的多波地震属性中可能存在的异常值降低网络变体数量.然后,通过能突出多波地震油气储层特征的聚类算法和无监督学习算法构建隐藏层,用于增加网络共享,提取油气特征.最后,将增加网络罚值后的井点样本作为支持向量机预测的输入样本,以降采样后的C3卷积层属性作为学习集,进行从已知到未知的地震油气储层的预测.本方案应用于HG地区晚三叠统HGR组的碳酸盐岩油气储层预测,所预测的地震油气储层边界更加清晰,预测结果与实际情况基本吻合.应用结果表明：本论文方案不仅具有可行性,且具有有效性. 相似文献
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裂缝是影响致密砂岩储层高产及稳产的关键,目前,对致密砂岩储层裂缝定性识别与表征仍很困难.在对致密砂岩裂缝研究现状系统调研的基础上,以鄂尔多斯盆地定边—志丹地区延长组岩芯、成像测井、常规测井资料为基础,分析裂缝发育类型,利用岩芯和成像测井标定,明确裂缝测井响应特征,优选对裂缝响应敏感的测井参数,建立有效的裂缝测井识别方法.研究表明:(1)定边—志丹地区裂缝按成因分有天然构造裂缝、钻具诱导裂缝、井眼崩塌裂缝、应力释放裂缝,按角度大小分为垂直裂缝、高角度裂缝、低角度裂缝、水平裂缝;(2)常规测井系列中对裂缝反映灵敏的参数依次为微电极、八侧向电阻率、声波时差、自然伽马、自然电位、双感应电阻率、井径;(3)通过裂缝敏感测井参数,分别构建曲线变化幅度参数(FIA)、曲线变化率参数(FIG),进而构建裂缝识别综合指数(FFA),结合电阻率侵入指数,在此基础上,采用人工判识方法,排除泥质条带、钙质砂岩等岩性变化所造成的影响,最终确定裂缝可能发育段,裂缝综合识别率为80.6％,能够对致密砂岩储层裂缝进行识别和预测. 相似文献