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准噶尔盆地车排子地区白垩系储层以滩坝相沉积为主,储层砂体薄,纵向变化快,孔隙度估算难度较大。基于Xgboost机器学习算法,根据取心井的岩心实测数据,结合其对应的测井数据,建立了测井孔隙度模型。结果表明,研究区对储层孔隙度影响较大的测井变量为自然伽马测井、声波测井、密度测井和冲洗带电阻率测井,其相关系数分别为0.38、0.42、0.28和0.32。基于特征测井数据,利用Xgboost算法预测的孔隙度与实测孔隙度吻合度较高,相关系数为0.92,均方差为0.20。此外,对近期钻探的新井储层孔隙度进行预测,结果表明孔隙度较高的井段与试油数据相吻合,从侧面反映了模型的可靠性。这一结果为研究区油气藏评价和后期油藏模型的建立提供基础数据,有利于提高研究区勘探的精度。同时,该模型也可用于类似滩坝相、砂体薄的沉积背景下储层孔隙度估算研究。 相似文献
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在W地区,储层孔隙度预测技术是将支持向量机方法与分频法相结合构成一种新的地震非线性预测技术.支持向量机是一种基于统计理论的新型机器学习算法,它是建立输入与输出的一个隐形的映射关系,在我们的问题中,应用测井数据作为支持向量机的输入向量,通过支持向量机优选参数,对实际样本数据构造核函数,实现全局最优解.分频法采用短时快速傅利叶变换(SFFT)将地震数据进行时频转换,形成高分辨的分频数据体,作为独立的输入数据体,以提高储层孔隙度反演的分辨率和精度.因此,构成的这种联合预测技术,充分发挥了支持向量机和分频法的优势,这种全新的储层孔隙度预测技术适应储层地质参数高维非线性特点.依据建立的储层孔隙孔隙度预测技术,利用W地区实际地震数据形成的分频数据体和测井数据,对朱海组储层孔隙度进行了预测,获得了高分辨率和高精度储层孔隙度剖面和储层孔隙度数据体.在W地区,预测的朱海组储层孔隙度与测井孔隙度具有良好的一致性,其相关系数值为(0.816～0.945),平均值为0.882,因此,预测的储层孔隙度具有较高的可信度和准确率.在W地区成功应用表明,其方法技术具有通用性和较好的推广性,它的适用面广,预测效果好,易于实现,它将油气储层孔隙度预测推向一个新的发展水平. 相似文献
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鄂尔多斯盆地陕北斜坡东北部长6油层组为典型的低孔特低渗砂岩储层,由于储层的物性较差,孔隙度分布的范围变化较大,其在测井响应特征上的反映并不灵敏,会导致储层物性参数的测井解释精度变低。对岩心分析孔隙度进行岩心归位处理后,将声波时差和自然电位曲线按照泥岩段重合的原则进行重叠,两条曲线之间的幅度差反映储层的物性特征,并利用对孔隙度敏感的声波时差测井资料与层点分析孔隙度建立合理有效的孔隙度参数预测模型。研究结果表明:声波时差测井参数与层点分析孔隙度的相关性较好,且利用该方法预测的孔隙度与岩心分析孔隙度符合程度较高。根据该孔隙度参数测井解释模型定量预测陕北斜坡东北部砂岩储层孔隙度,可以为预测优质储层和有利含油区提供一定的依据,具有很好的应用效果。 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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塔里木盆地塔河油田奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层非常发育,但利用常规测井数据识别生物扰动储集层发育段和准确预测孔隙度难度较大。本文在对研究区16口取芯井奥陶系岩芯上生物扰动区域扰动等级划分的基础上,通过岩性标定测井,优选常规测井参数,基于BP神经网络模型分别建立了适合研究区生物扰动碳酸盐岩储集层识别和孔隙度预测的模型,并对建立的模型进行了有效性检验。结果表明：① 选择自然电位、自然伽马、井径、深侧向电阻率、浅侧向电阻率、补偿中子和密度等常规测井数据作为生物扰动碳酸盐岩储集层识别模型输入层的参数值,生物扰动指数（Bioturbation Index, BI）作为输出结果;选取rprop、sigmoid symmetric和sigmoid stepwise函数分别作为训练函数、隐含层和输出层的激活函数,建立节点数为3、层数为3的神经网络识别模型,识别效果好,适用于研究区奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层的识别。② 选择自然电位、自然伽马、井径、声波、补偿中子和密度值等常规测井数据作为输入层的参数值,对应深度上岩芯柱塞孔隙度测试结果和利用孔隙度样品检验模型计算得出的孔隙度结果作为输出结果,选取incremental、gaussian和sigmoid分别作为训练函数、隐含层和输出层的激活函数,建立节点数为4,层数为3的生物扰动碳酸盐岩储集层孔隙度预测模型,预测效果良好,适用于研究区奥陶系生物扰动储集层孔隙度的预测。该研究对定量表征研究区生物扰动储层特性、储量估算、油藏描述和储层地质建模等具有重要的借鉴意义。 相似文献
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塔里木盆地塔河油田奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层非常发育,但利用常规测井数据识别生物扰动储集层发育段和准确预测孔隙度难度较大。本文在对研究区16口取芯井奥陶系岩芯上生物扰动区域扰动等级划分的基础上,通过岩性标定测井,优选常规测井参数,基于BP神经网络模型分别建立了适合研究区生物扰动碳酸盐岩储集层识别和孔隙度预测的模型,并对建立的模型进行了有效性检验。结果表明：① 选择自然电位、自然伽马、井径、深侧向电阻率、浅侧向电阻率、补偿中子和密度等常规测井数据作为生物扰动碳酸盐岩储集层识别模型输入层的参数值,生物扰动指数（Bioturbation Index, BI）作为输出结果;选取rprop、sigmoid symmetric和sigmoid stepwise函数分别作为训练函数、隐含层和输出层的激活函数,建立节点数为3、层数为3的神经网络识别模型,识别效果好,适用于研究区奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层的识别。② 选择自然电位、自然伽马、井径、声波、补偿中子和密度值等常规测井数据作为输入层的参数值,对应深度上岩芯柱塞孔隙度测试结果和利用孔隙度样品检验模型计算得出的孔隙度结果作为输出结果,选取incremental、gaussian和sigmoid分别作为训练函数、隐含层和输出层的激活函数,建立节点数为4,层数为3的生物扰动碳酸盐岩储集层孔隙度预测模型,预测效果良好,适用于研究区奥陶系生物扰动储集层孔隙度的预测。该研究对定量表征研究区生物扰动储层特性、储量估算、油藏描述和储层地质建模等具有重要的借鉴意义。 相似文献
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裂缝作为有效的储集空间和渗流通道,对于页岩储层具有重要的作用。裂缝研究的难点在于难以像井震结合波阻抗反演一样综合测井和地震信息开展裂缝预测。提出了一种综合测井和地震信息预测裂缝的新思路:首先拓展了SPM软孔模型,把孔隙空间分为硬孔隙、基质孔隙和裂缝型孔隙,建立岩石物理模型,并求取裂缝型孔隙度曲线,通过FMI成像测井曲线证实了裂缝型孔隙度结果的可靠性;然后综合裂缝型孔隙度测井曲线和地震数据,通过多属性神经网络反演预测实现了裂缝型孔隙度的定量预测。研究成果表明,通过和原始测井曲线以及和蚂蚁体等地震几何属性的对比,证明裂缝型孔隙度反演结果比较可靠,可以用来定量解释页岩储层的裂缝发育程度。本研究实现了综合测井曲线和地震信息定量预测页岩储层裂缝发育程度的方法,对于页岩储层定量解释具有重要的意义。 相似文献
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综合利用岩芯,测井,地震资料预测孔隙度 总被引：2，自引：0，他引：2
综合利用岩芯、测井、地震资料预测储层孔隙度，首先是利用分辨率高的测井、岩芯资料建立关系模式，然后利用地震层速度计算孔隙度。在远离钻井的地区，也能确定孔隙度的分布情况。文章还介绍了该方法在三个地区的实际应用。 相似文献
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裂缝作为地下油气储集空间和油气运移的通道,是裂缝型储层研究的重要内容,裂缝孔隙度是裂缝型储层测井评价中的重要参数之一.虽然裂缝定性识别和描述的方法很多,但是用常规测井资料进行裂缝孔隙度的定量计算一直是储集层裂缝解释中的难题.以阿姆河盆地某气田上侏罗统卡洛夫-牛津阶组台缘上斜坡相对高能滩相和丘滩复合体的裂缝-孔隙型储层为例,提出一种成像测井解释的裂缝孔隙度数据约束条件下,基于神经网络算法的常规测井资料计算裂缝孔隙度新方法 .针对研究区少量有成像测井资料的井,首先利用深浅双侧向电阻率资料,结合密度曲线数据和声波曲线数据,运用多种经典模型方法计算裂缝孔隙度;然后计算加权因子,将各种模型计算的裂缝孔隙度进行加权计算,利用成像测井资料计算出的精度较高的裂缝孔隙度作为约束,并对计算结果进行标定,完成有成像资料井的常规测井资料的最终裂缝孔隙度计算;最后,运用概率神经网络算法建立起计算的有成像测井资料的裂缝孔隙度与常规测井曲线之间的映射关系,外推计算无成像测井资料所有井的裂缝孔隙度,并利用交叉验证准则确定其最终预测误差.结果表明该方法计算的裂缝孔隙度与成像测井解释的裂缝孔隙度吻合好,对无成像测井资料的... 相似文献
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利用径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的原理对储层参数(孔隙度、渗透率)进行了预测,运用有效测井数据和岩心测试资料作为网络模型的学习样本,通过网络的学习、训练,建立了测井解释的RBF神经网络模型。应用此模型定量计算了鄂尔多斯盆地杭锦旗地区多口井的碎屑岩层的孔隙度和渗透率。与用传统的统计方法比较,神经网络的方法显示出了更好的精度和更强的实用性。 相似文献
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Xiaobing Yu 《Natural Hazards》2017,85(2):959-976
The kernel parameters setting of SVM influences prediction precision. The hybrid model based on SVM for regression and improved differential evolution is proposed to enhance the prediction precision. The improved differential evolution is used to optimize the kernel parameters. The improved differential evolution algorithm employs two trial vector generation strategies and two control parameter settings. The first-generation strategy is with best solution, and the second strategy is without best solution. Three categories of disasters time series including flood, drought and storm from Ministry of agriculture of China are used to verify the validity of the proposed model. Compared with the grid SVM and other models, the proposed hybrid model improves the prediction precision of SVM. 相似文献
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由于影响因素的复杂性及参数选取的问题,基于固结理论的沉降计算值与实测值有较大差异,沉降预测有着重要的研究意义。灰色系统理论成功地解决了许多信息不完全的预测问题,并得到了广泛的应用。灰色模型的建立,是以等时距原始数据作为前提条件的。由于在实际应用时所获取的数据往往不是等时距的,难以建立其预测模型。为了克服灰色模型以上缺点,对灰色模型进行了改进,建立了不等时矩的预测模型。将不等时距灰色预测模型应用于武汉阳逻电厂烟囱基础沉降中,并采用FLAC3D有限差分程序对烟囱基础沉降全过程数值模拟,通过跟踪关键监测点的位移与实际监测值对比研究,结果表明,不等时距灰色预测模型精度较好,可以运用到实际工程中。 相似文献
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在综合考虑沉积微相和成岩作用对储集层孔隙度影响的基础上,建立了辽河坳陷双清地区不同沉积微相成岩指数ID与储集层平均孔隙度的相关关系,预测了该地区沙四段储集层在各沉积时期的平均孔隙度,恢复了孔隙演化史,确定了不同沉积时期有效油气储集层的分布范围。孔隙度预测结果表明,有效油、气储集层分布于研究区北部孔隙度大于58％的地区。孔隙演化史的模拟结果表明,储集层孔隙度在埋藏早期主要受沉积相的影响,而在晚期则主要受成岩作用的控制。储集层预测孔隙度与实测孔隙度的绝对误差为2.7％.,而研究区储集层的填隙物含量在1.0％～40.0％之间,平均为21.7％.,由此可见,所建预测模型可用于填隙物含量较高的储集层钻前孔隙度预测和孔隙演化史模拟。 相似文献
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沉积盆地碎屑岩地层孔隙度演化模型分析——以鄂尔多斯盆地延长组为例 总被引：1，自引：0，他引：1
碎屑岩地层孔隙度演化特征的研究已经从定性分析向定量化方向发展,掌握了地层孔隙度在地史过程中的演化规律有助于深化油气成藏机理的认识。本文分别以鄂尔多斯盆地镇泾地区延长组8段砂岩和姬塬地区延长组7段泥岩为研究对象,以现今孔隙度特征为切入点,以地史时间为主线,分别建立了适用于砂岩孔隙度和泥岩孔隙度演化的数学模型。砂岩孔隙度演化模型是总体减孔效应和局部增孔效应数学模型的叠加,前者主要受机械压实和化学压实作用的影响,而后者以溶蚀作用为主。泥岩孔隙度是正常压实趋势下孔隙度演化模型与欠压实段孔隙度增量模型的叠加。 相似文献
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辽河油田某地区孔隙度的预测 总被引：1，自引：0，他引：1
储层分析和油气预测中,孔隙度的预测是至关重要的,本文用Ｇ－ＬＯＧ方法计算层速度;并与分辨率高的测井,岩芯资料建立关系模式,然后利用地震层速度计算机隙度,文章还介绍了该方法在该区的实际应用。 相似文献
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早期长期浅埋、后期快速深埋以及晚期强烈的侧向挤压作用是西部前陆盆地共性地质演化过程,受此地质演化过程影响,明确深层储层孔隙、孔径、喉径等参数的演化特征并进行定量评价,对油气勘探具有重要意义。开展成岩物理模拟实验,并与实际地质分析相结合,定量评价与预测了库车坳陷克拉苏构造带白垩系深层储层的孔隙类型与演化特征。研究结果认为,研究区深层储层的孔隙类型、含量变化及演化规律可划分为4个阶段,其中第3个演化阶段即深层储层快速埋藏后的早期阶段是孔隙度和渗透率提高的重要阶段,是此类地质过程下深层有利储层形成的关键时期。构造侧向挤压与成岩压碎破裂造缝、次生溶蚀两种改造机制,改善了深层储层的储集性、提高了渗透性,进而建立了深层储层孔隙预测模型。定量揭示出库车坳陷克拉苏构造带在埋深7 000~8 000 m甚至更深层段,储层孔径、喉径增大并保持,仍发育有效储层。 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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Zhang Chuang Luo Ranhao Zhang Hengchang Zhou Xue Wang Chenglong Xing Hua Qian Cheng 《地球科学进展》2017,32(7):744-756
This research took Lower Shihezi Reservoir in Yan’an, Ordos Basin as research object. Based on the achievement of former scholars, the article first analyzed burial history and palaeogeothermal history. Furthermore, it analyzed the diagenesis characteristics and divided the diagenetic stages through the application of test data, such as thin section, SEM, cathode luminescence, x-ray diffraction, homogenization temperature of fluid inclusion, etc. Finally, the article analyzed and identified the initial porosity model and various kinds of porosity evolution model in the process of diagenetic, optimized the suitable method of Lower Shihezi Reservoir, established a calculation method that the porosity of reservoir increased in the process of dissolution by applying the effect simulation, simulated porosity evolution of reservoir in research area and analyzed the porosity evolution model. The results showed that the reservoir of quartzose sandstone with moderate palaeogeothermal, long period of large buried-depth, carbonate cement was absent in early phase in the coal measure strata, and the porosity loss by compaction was substantial. Though secondary porosity was generated by dissolution, the quartz and clay mineral were precipitated from dissolution mass, which filled intergranular pores and dissolved pores. In addition to substantial porosity loss by compaction, the filling of massive quartz overgrowth, clay mineral, and ferrocarbonatite, always made such reservoirs to be low or ultra-low permeability reservoirs. 相似文献