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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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《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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松辽盆地三肇凹陷上白垩统青山口组一段泥页岩油气资源丰富.为了厘清该区页岩油甜点分布,指导参数井部署,在单井甜点关键参数测井评价的基础上,利用三维地震数据,井震结合开展甜点预测方法研究.首先利用测井资料、岩心实验分析数据交汇分析,建立岩性、物性（孔隙度、渗透率）、含油性（饱和度）、有机地化参数（TOC、S1）、地层孔隙压力、地层可压性的测井评价模型;然后通过宽频约束反演技术预测岩性,应用叠前弹性参数反演预测物性、含油性和地层可压性,利用约束迪克斯公式反演与模型约束波阻抗反演结合技术预测地层压力;最终实现对地质甜点和工程甜点的"双甜点"预测,建立一套适合于松辽盆地青山口组页岩油地震甜点识别技术流程.实践表明,利用三维地震资料能有效预测页岩甜点区,实钻结果与钻前预测基本吻合,证明了本技术流程的有效性. 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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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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利用岩心轴角换算地层产状的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用钻探资料求地质体产状,常通过同一层位上的三点求解,即所谓"三点法".但如果利用岩心轴夹角数据,则只需要两点.斜孔时,还不要求钻孔穿过同一层位.一、利用直孔岩心轴夹角求解直孔岩心轴夹角的余角,就是地层的倾角.由于岩心在钻具中的转动,地层倾向无法知道.但岩心轴夹角将因此形成圆锥.这一圆锥的所有切面,都可能是地层的产状.两个直孔岩心轴夹角所绘圆锥的公切面,就 相似文献
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沉积盆地是流体活动最活跃的场所,而地层渗透率则是盆地流体运移的基础数据.沉积盆地中的热-重力驱动型流体的运移依赖于盆地的水文地质特征和成矿流体特征.为研究地层渗透率的改变对湖南锡矿山锑矿床成矿流体热场和流场的影响,首先选取一个对比地层渗透率组,计算出区域的热场和流场分布,然后改变导水地层渗透率的大小,并将其计算结果与对比渗透率组的热场结果进行对比,结果显示改变地层渗透率的大小对区域流场的影响较大,而对区域热场的影响则不大.在所讨论的地层渗透率组取值范围内,地层渗透率的改变对区域热场的影响介于5%～10%间,而地层渗透率的改变对区域流场的影响则达到2～3倍. 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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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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由于渤中19-6气田潜山裂缝性储层的储集空间多样、非均质性很强,且制约产能的主控因素认识不清,从而造成潜山裂缝性储层的产能预测困难.为了解决这一难题,综合岩心、测井、地质等资料分析了潜山裂缝性储层的特征,并基于CT扫描实验定量表征裂缝,研究裂缝微观特征,形成了以裂缝渗透率为核心的一系列裂缝参数的计算方法,建立了潜山裂缝性储层的产能预测模型,大幅提高了潜山裂缝性储层的产能预测精度.研究结果表明,潜山裂缝性储层的裂缝渗透率主要由裂缝的长度、宽度及连通性控制,与孔隙度的大小无明显关系,可以通过斯通利波反演的总渗透率与基质渗透率之差计算得到,其中基质渗透率计算的相对误差为28.50%,总渗透率计算的相对误差为15.56%;综合考虑潜山裂缝性储层的裂缝渗透率、裂缝纵向连通性和有效厚度,建立了渤中19-6气田潜山裂缝性储层的产能预测模型,其中裂缝渗透率计算结果的准确性决定了潜山裂缝性储层产能预测结果的可靠性. 相似文献
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基于TBM施工数据进行围岩感知对保障TBM施工安全、提高施工效率至关重要,其中TBM掘进参数预测的准确率是检验围岩感知效果的重要依据.为此,以吉林引松工程TBM四标段为研究对象,选取TBM上升段破岩数据为输入特征X1,选择两个施工控制参数（刀盘转速和推进速度）为输入特征X2,构建卷积神经网络机器学习模型,对TBM掘进响应参数Y（刀盘扭矩和总推力）进行预测.按照学习对象的不同,分别构建了只学习稳定段掘进响应行为的点预测模型和同时学习上升段和稳定段掘进响应行为的线预测模型,结果表明：点预测模型无法描述控制参数对掘进响应参数的影响;线预测模型虽然可以描述控制参数对掘进响应参数的影响,但是对稳定段的掘进响应预测数值偏低.考虑到上述局限性的原因是稳定段行为样本数量只占总样本数量的9%,提出了一种通过调节损失函数的方法来提高稳定段行为样本的权重,显著提高了线预测模型的预测精度.改进后的结果表明：在TBM掘进参数预测中,应对整个掘进段的行为进行学习,并提高稳定段行为的权重,以便获得高精度的掘进响应参数预测模型.获得的模型能够为进一步的围岩感知和控制参数优化提供基础. 相似文献
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使用钻孔数据提取云南个旧某矿区的元素异常分布,应用三维地质建模软件对之进行地下隐伏矿体的三维模拟预测.将三维可视化技术与找矿信息量法结合提出"立方体预测模型"找矿方法,选取5个统计分析变量（地层、断裂、花岗岩、Sn异常及Pb异常）的地质标志进行了找矿信息量计算,进而估算其金属资源储量.确定地层和断裂是研究区主要的控矿因素,以断裂周围150 m区域,个旧组卡房段的第五和第六亚段地层为远景预测区,预测氧化矿体远景区的单元数约占总单元数的四分之一.这表明"立方体预测模型"法在该区隐伏矿体定位、定量和定概率预测方面的有效性,实现了传统的二维找矿向三维找矿的新突破. 相似文献