共查询到20条相似文献，搜索用时 484 毫秒
1.
In this study, we introduce the application of data mining to petroleum exploration and development to obtain high-performance predictive models and optimal classifications of geology, reservoirs, reservoir beds, and fluid properties. Data mining is a practical method for finding characteristics of, and inherent laws in massive multi-dimensional data. The data mining method is primarily composed of three loops, which are feature selection, model parameter optimization, and model performance evaluation. The method’s key techniques involve applying genetic algorithms to carry out feature selection and parameter optimization and using repeated cross-validation methods to obtain unbiased estimation of generalization accuracy. The optimal model is finally selected from the various algorithms tested. In this paper, the evaluation of water-flooded layers and the classification of conglomerate reservoirs in Karamay oil field are selected as case studies to analyze comprehensively two important functions in data mining, namely predictive modeling and cluster analysis. For the evaluation of water-flooded layers, six feature subset schemes and five distinct types of data mining methods (decision trees, artificial neural networks, support vector machines, Bayesian networks, and ensemble learning) are analyzed and compared. The results clearly demonstrate that decision trees are superior to the other methods in terms of predictive model accuracy and interpretability. Therefore, a decision tree-based model is selected as the final model for identifying water-flooded layers in the conglomerate reservoir. For the reservoir classification, the reservoir classification standards from four types of clustering algorithms, such as those based on division, level, model, and density, are comparatively analyzed. The results clearly indicate that the clustering derived from applying the standard K-means algorithm, which is based on division, provides the best fit to the geological characteristics of the actual reservoir and the greatest accuracy of reservoir classification. Moreover, the internal measurement parameters of this algorithm, such as compactness, efficiency, and resolution, are all better than those of the other three algorithms. Compared with traditional methods from exploration geophysics, the data mining method has obvious advantages in solving problems involving calculation of reservoir parameters and reservoir classification using different specialized field data. Hence, the effective application of data mining methods can provide better services for petroleum exploration and development. 相似文献
2.
复杂砂岩储层基于相控建模的渗透率计算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
渗透率是油气储层评价的主要参数之一,复杂砂岩的储层岩性复杂,非均质性强,应用常规方法建立渗透率模型精度低,不能满足开发后期的需要。鉴于岩性对渗透率的影响作用,采用相控建模方法来计算渗透率,以能够反映岩性特征的测井参数作为划相参数。应用K~均值聚类法,进行测井相分析,依据岩性建立不同的渗透率模型,其相关性明显高于常规方法建立的渗透率解释模型,经计算得到的渗透率更接近于岩心分析数据。通过实际资料处理结果表明,经相控建模计算的渗透率方法,有效提高了渗透率计算精确度。 相似文献
3.
在定量表征特低渗透油藏开发效果及地质特征的基础上,探讨特低渗透油藏开发效果主控地质因素。应用灰色关联分析法对济阳坳陷特低渗透油藏开展地质多因素综合定量分类评价,形成了一套以开发效果表征特低渗透油藏综合特征、从单井到区块基于灰色关联分析的特低渗透油藏地质多因素综合定量分类评价方法。研究结果表明,济阳坳陷特低渗透油藏主要为滩坝砂、浊积岩、砂砾岩沉积,具有埋藏深度大、粒度细、分选较好、孔喉微细、单层厚度薄、分布零散、比储量丰度低、流动性差的地质特点。定义累积产油差表征开发效果以反映特低渗透油藏综合特征,其主控地质因素为油层厚度层数比、砂岩厚度层数比、平均粒径、采油段中深、渗透率、孔隙度、比储量丰度。通过地质多因素综合定量分类评价,将济阳坳陷特低渗透油藏分为3类：Ⅰ类综合评价分数大于0.6,累积产油差大于4 500,开发效果最好;Ⅱ类综合评价分数0.4~0.6,累积产油差-2 500到4 500,开发效果中等;Ⅲ类综合评价分数小于0.4,累积产油差小于-2 500,开发效果差。利用不同区块已有开发数据检验,分类评价结果与实际生产情况一致性良好。Ⅰ类、Ⅱ类特低渗透油藏应该作为现阶段特低渗透油藏直井、水平井优先开发的对象。 相似文献
4.
由于子洲气田低渗致密气储层地质情况复杂,储层物性差异大,造成子洲气田各井的产量、压力等生产特征不同。为了更好地指导低渗致密气井高效合理的开发,需要基于各井的静态特征和动态规律,对其进行合理的分类。采用储能系数和地层系数两个储层物性参数,作为静态评价指标;采用稳产期累产气量、稳产期日均产气量、平均日产气和单位压降产气量四个动态参数,作为动态评价指标。创造性地提出依据各评价指标频率分布直方图的特征,对气井进行各指标分级。基于正交矩阵的思路,建立了动静结合的低渗致密气井分类评价方法,最终形成了静-动结合的气井分类结果：子洲气田152口低渗致密气井中I类井（储层物性好,实际产量高）占11.2%、II类井（储层物性较差,实际产量高）占8.5%、III类井（储层物性好,实际产量低）占30.3%、IV类井（储层物性差,实际产量低）占50.0%。其中,III类井是今后生产开发的研究重点,明确III类井的范围,可为将来措施提产指明方向。建立的动静结合低渗致密气井分类评价方法,可为类似区块低渗致密气井的分类提供借鉴。 相似文献
5.
鄂尔多斯盆地西南部镇泾地区长8油层组致密储层评价 总被引：2，自引：0，他引：2
综合鄂尔多斯盆地西南部镇泾地区延长组长8油层组的岩心、薄片、孔渗及压汞测试等资料,在长8储层结构、储层质量发育控制因素研究基础上,对长8低渗致密砂岩储层进行了分类评价。结果表明,长8砂岩储层发育低孔-特低渗储集物性,储层孔隙结构具有细-微孔喉、排驱压力大、分选差的特征,主要可分为3种类型,其中发育Ⅰ型曲线储层孔渗性最好。沉积作用形成的物质基础决定了储层原始孔渗性能,其中分流河道及水下分流河道具最优孔渗性能;成岩作用中,压实作用是储层储集性能破坏的主要因素;溶蚀作用起建设性改善作用。选取孔隙度、渗透率、孔隙排驱压力、中值压力和中值孔喉半径等主要储层参数进行聚类分析,将长8储层划分为3种类型:Ⅰ类为最好储层,Ⅱ类为较好储层,Ⅲ类为相对最差储层。其中,Ⅰ类储层主要分布于分流河道分叉叠置及水下分流河道汇聚叠合部位,储层品质最好,为最有利勘探目标。 相似文献
6.
探讨了鄂尔多斯盆地中奥陶统马家沟组海相碳酸盐岩储集层岩石物理相特征及储集层分类方法。应用露头、岩心、薄片分析及储集层物性测试及压汞实验方法开展了碳酸盐岩储集层岩性、孔隙结构及物性研究,应用储集层流动带指标FZI开展了储集层岩石物理相特征及储集层分类方法研究。马家沟组碳酸盐岩储集层岩石类型主要为岩溶角砾泥晶—粉晶白云岩、膏盐溶蚀角砾泥晶—粉晶白云岩、含膏盐或膏盐质白云岩、粉晶—细晶白云岩、残余结构中晶—细晶及粗晶—中晶白云岩、次生灰岩、泥晶灰岩及白云岩,发育洞穴、溶洞、孔隙及裂缝4种储集空间,主要发育晶间孔型、裂缝型、裂缝—晶间孔型、裂缝—晶间孔—溶洞型4类储渗类型。依据流动带指标将储集层划分为6类岩石物理相及24类亚相,据此将储集层分为5类7亚类：一类储集层是天然气赋存的优质储集层,主要分布于马五1、马五4及马五6段;二、三类储集层是马家沟组主要储集层类型,以孔隙为主的二1、三1类储集层主要分布于马五1—马五6段,以裂缝为主的二2、三2类储集层主要分布于马四段;四类储集层物性差,见于各段;五类为非储集层。研究结果表明,基于岩石物理相的储集层研究方法是揭示碳酸盐岩储集层特征及开展储集层定量分类与评价的有效途径。 相似文献
7.
李永刚 《吉林大学学报(地球科学版)》2017,47(2)
松南气田属于致密火山岩气藏。根据松南气田大量火山岩气井产能测试数据,以气井产能为依据进行分类,并分别统计它们的岩性、密度、声波时差、孔隙度、渗透率、阻抗范围,建立松南气田致密火山岩储层的分类标准。在此基础上,利用岩心、铸体薄片和扫描电镜,识别不同类型储层的宏观、微观孔隙-裂缝组合特征,研究不同类型火山岩储层的孔隙-裂缝发育模式。并进一步根据储层类型、地震反演孔渗参数,探讨了大型火山岩气藏潜力目标区优选方法。松南气田火山岩储层可分为I类未措施高产、II类措施后高产、Ⅲ类未措施不出气、Ⅳ类致密层四类。四类储层对应四种储层发育模式:I类储层为原生孔+微裂缝型,II类储层为次生孔+微裂缝型,Ⅲ类储层为原生孔+构造裂缝型,Ⅳ类储层为次生孔+构造裂缝型。潜力优选研究表明,YS1断块2号、3号目标体具有一定的开发潜力。储层分类更适合于本区致密储层的实际生产情况。 相似文献
8.
滑坡灾害易发性评价研究对规划灾害区域、制定防灾策略等方面具有十分重要的意义。以滑坡灾害频发的汶川及周边两县（理县和茂县）为例,提出滑坡灾害易发性评价的快速聚类-信息量模型。选取坡度、高程、坡向、距构造的距离、距水系的距离、地层岩性和土地利用情况为对滑坡有重要影响的7个影响因子,并在二级因子的分类上,对上述前5个影响因子依据159处滑坡样本分别开展快速聚类分析,同时也给出了传统的等距分类法,以便与快速聚类方法形成对比,对后2个影响因子则以定性方法分类。根据上述二级分类方法的不同,以及滑坡样本是否考虑面积因素,将信息量模型细分为四类（模型a:快速聚类-数量模型、模型b:等距分类-数量模型、模型c:快速聚类-面积模型、模型d:等距分类-面积模型）,分别计算各二级指标信息量,并通过ArcGIS空间叠加分析得到研究区域信息量分布,然后通过自然断点法将研究区滑坡易发性划分为五个等级。以易发性递增原则和线下面积（Area Under Curve,AUC）作为精度评价指标,结果表明:①快速聚类模型（模型a和模型c）整体效果优于等距分类模型（模型b和模型d）;②相同分类方法下,面积模型（模型c与模型d）整体优于数量模型（模型a和模型b）;③在上述两项优势的加持下,模型c相较于模型b,评价精度明显提升,其AUC值从80.46%提高到87.25%。 相似文献
9.
从碳酸盐岩储层类型划分、储层参数表征、流体性质判别到数学方法的应用等4个方面,系统总结厘定了国内外碳酸盐岩储层测井评价的方法技术,通过对比分析各种评价方法可知:根据一定的数学算法,综合利用常规测井和成像测井不仅能很好地识别储层类型,而且能实现对储层参数的半定量、定量计算评价。利用常规测井和测井新技术资料(电测井和声波测井)计算出缝洞储层的各项物性参数,在此基础上,结合常规测井、核磁共振测井和偶极横波测井能进一步判别出流体性质。通过与岩心分析结果比较,该储层参数计算方法不仅有效,而且简单可行。数学算法和测井新技术资料在复杂碳酸盐岩储层评价中发挥不可替代的作用,能解决复杂碳酸盐岩储层的计算评价问题。以碳酸盐岩储层特征及流体性质为切入点,结合各种地质、地震和测井资料,借助数学算法,准确地识别储层类型与判别流体性质,并精确求解碳酸盐岩储层特别是缝洞储层的物性参数,将是碳酸盐岩储层测井评价的重点及发展方向。 相似文献
10.
合理的储层分类评价方法对深层碎屑岩储层的油气勘探具有重要的意义。以东营凹陷古近系深层碎屑岩储层为研究对象,总结了一套适合于深层碎屑岩储层的"有效储层物性下限和产能约束下碎屑岩储层多参数分类评价方法",即在储层特征和有效储层物性下限研究的基础上,以孔隙度差值和渗透率差值为对比评价参数,分析有效储层发育的主控因素,通过不同控制因素的耦合对储层进行综合分类,以单井经济产能为约束,评价不同类型储层的经济潜力,并采用多种图件叠合的方法预测有效储层分布规律。研究表明,东营凹陷古近系沙河街组深层主要发育湖底扇、近岸水下扇和洪水—漫湖等储集砂体,发育常压、弱超压、中超压及强超压4种压力系统,主要处在中成岩A1亚期、中成岩A2亚期和中成岩B期。在控制有效储层发育的各因素中,沉积作用是最重要的控制因素,成岩作用受控于沉积作用和地层压力。综合考虑有效储层的控制因素,将东营凹陷古近系沙河街组深部储层划分为4类8亚类,以单井经济产能为约束的评价表明,其中Ⅰ类、Ⅱ1亚类及部分Ⅱ2亚类储层为优质储层; 部分Ⅱ2亚类、Ⅲ1亚类储层为中等有效储层; Ⅱ3、Ⅲ2及Ⅲ3亚类储层实施酸化压裂后部分为低等有效储层; Ⅳ类储层为非有效储层。 相似文献
11.
针对阶跃型滑坡阶跃点识别和预测难的问题,提出了一种基于聚类分析和集成学习的阶跃型滑坡阶跃点识别和判别模型。以三峡库区八字门滑坡ZG110钻孔2010年4月至2016年12月80个滑坡位移、库水位和降雨数据为例,通过聚类分析方法识别滑坡累积位移-时间曲线中的阶跃点和平稳点,并利用K均值聚类分析检验分类结果的准确性。基于灰色关联确定了滑坡位移的最佳诱发因素,结合随机森林模型建立阶跃型滑坡阶跃点判别模型并利用八字门滑坡ZG111钻孔验证该模型的准确性。模型阶跃点和平稳点的识别准确率均达90%以上,表明该方法在阶跃型滑坡识别中具有较好的适用性,可为阶跃型滑坡的预测提供参考。 相似文献
12.
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
13.
碳酸盐岩缝洞型储层类型识别与分类预测 总被引：1，自引：1，他引：0
在碳酸盐岩储层评价中,储层类型的识别与分类是其关键,而储集空间决定了储层类型。储集空间主要以沉积以后的成岩后生及表生阶段改造的次生孔隙为主。由于次生改造作用的千差万别,再加上不同期次的改造作用的叠加,使得碳酸盐岩储层的次生孔隙结构异常复杂,储集空间的复杂性也造成了储层类型的多样性。文章根据研究区块常规、成像测井资料,结合取芯、地质以及测试资料对储层类型进行识别,并应用聚类分析方法对储层进行分类。研究结果表明,储层类型主要分为孔隙型、孔洞型、裂缝型储层,并将其分为四类储层,为研究区碳酸盐岩储层评价奠定了基础。 相似文献
14.
根据产状对结构面进行分组是研究岩体结构的重要环节。传统分组方法通常需要依靠地质经验,缺乏客观性,而现有的聚类方法也存在一些缺陷。基于变长度字符串遗传算法,提出了一种改进的K均值算法,实现了岩体结构面产状的自动聚类。该方法的核心思想是使用遗传算法为K均值算法选择恰当的聚类中心,克服了K均值(K-means)算法受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优解的缺陷。由于使用了变长度字符串,该方法能够在聚类过程中自动确定最佳结构面组数,同时提供最优的分组结果。针对产状数据,提出了一种新的变异方法,该方法利用C++语言实现,并被应用于浙江省某地下水封洞库结构面产状数据的分析,得到较为合理的分组结果,证明了该方法的有效性。 相似文献
15.
《地学前缘(英文版)》2022,13(6):101451
Multi-type unconventional gas-bearing reservoirs with different lithologies and gas accumulation potential occur in the deep part of the Songliao basin. However, the reservoirs are non-homogeneous, the gas components differ substantially, and not all types of gas-bearing reservoirs have been identified or evaluated. The International Continental Scientific Drilling Program (ICDP) is used as an example to conduct qualitative and quantitative evaluations of deep multi-type unconventional gas-bearing reservoirs using conventional and specialized logging data. The core test data are used to determine the physical properties. The porosity and permeability are compared and analyzed using different methods and models. The results show that the reservoirs have low to ultra-low porosity and ultra-low permeability. Based on the comparison of the rock mechanical parameters and mineral composition, brittleness evaluation parameters are proposed for different types of deep reservoirs in the study region. The mineral brittleness index is highly consistent with the brittleness index based on rock mechanics. An identification method for deep multi-type gas-bearing reservoir and a classification approach for different gas properties are established based on the logging response and parameter interpretation. The methane gas reservoirs have low density (DEN) and low compensated neutron logging (CNL) values and high acoustic (AC) time difference and high resistivity (RT) values. The CO2 gas reservoirs have lower RT values and higher CNL values than the hydrocarbon gas reservoirs. The comprehensive analysis of deep gas source rock conditions and of the source-reservoir relationship provides insights for the evaluation of deep multi-type unconventional gas reservoirs. The discovery of high hydrogen content is of significant importance for developing new areas for deep natural gas exploration. 相似文献
16.
应用岩芯和成像测井资料对南堡地区碳酸盐岩潜山进行内幕储层的精细标定,在标定段内系统分析储层特征并划分储层类型,通过优选出的敏感测井参数建立识别函数,最终实现全井段内各类内幕储层的精细识别。结果表明:碳酸盐岩潜山内发育多套低孔-低渗的内幕储层。储层发育粒内溶孔、粒间溶孔、构造缝和溶蚀扩大缝等多种储集空间类型。依据储层评价标准将内幕储层划分为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类。优选出内幕储层段的敏感测井参数包括密度值、浅侧向、双孔隙度差和双侧向电导率绝对差等4种。选取以上4个测井参数建立归一化加权识别函数,当函数值 0. 32时,解释为内幕储层段。经过预留的数据验证,该方法的识别平均准确率达88%,其中Ⅰ类储层识别精度最高,Ⅱ类储层次之,Ⅲ类储层再次。 相似文献
17.
基于贝叶斯判别分析原理,考虑径流形成的特点及物理成因,选择研究区碧流河水库1959~2011年的实测资料,且将径流分为5个级别,用相关系数模型,考虑因子的不确定性,筛选出相关性高、彼此间独立性强的10个判别因子,分别构建基于朴素贝叶斯分类器(N-Bayes)和贝叶斯判别准则(DBayes)的年径流属性级别预报模型,并利用研究区2001~2011年资料进行了试报和检验。预报结果表明:两种模型的预报结果相近,准确率均超过70%,D-Bayes的预报效果略优于N-Bayes,初步说明:贝叶斯判别分析原理在水文预报中的应用,有着较好的前景。 相似文献
18.
针对常规叠后稀疏脉冲反演方法分辨率不足,以及传统叠后地质统计学反演方法缺乏横向地质意义的局限,应用基于高分辨率波形指示反演方法刻画了四川盆地焦石坝地区龙马溪组页岩薄储层段波阻抗剖面展布及其优质页岩储层段时间域厚度平面展布情况。通过对焦石坝地区龙马溪组页岩薄储层段波阻抗剖面展布进行“盲井”检测,与常规叠后稀疏脉冲反演方法的刻画精度相比,高分辨率波形指示反演方法计算结果的刻画精度提高了一倍。进一步应用高分辨率波形指示反演方法模拟了焦石坝地区龙马溪组页岩薄储层段有机碳含量(TOC)剖面展布,为后期页岩储层精细评价以及“甜点”预测奠定了基础。 相似文献
19.
The basement carbonate reservoirs in the Karabulak oil field of the South Turgai Basin have the characteristics of complex structure, variety of pore type and strong heterogeneity. The identification of such reservoirs by single conventional logging method is always a difficult point in logging interpretation. In this paper, the response characteristics of conventional logging curves such as deep lateral resistivity, acoustic time difference, density and compensated neutron were used for reconstruction. Combined with the improved method of curve change rate, the response laws of fractured carbonate reservoirs, pore-cave reservoirs and fractured vuggy reservoirs on conventional logging curves were summed up, respectively. And a new logging evaluation method for carbonate fractured vuggy reservoirs in the Karabulak oil field of South Turgai Basin was proposed. This method was used to identify reservoirs in X1, X2 and X3 wells of this oilfield. The results show that the carbonate reservoirs in this area are mainly fractured-vuggy type. Compared with the oil test conclusion and imaging logging, the method proposed in this paper accurately divided the reservoir type. And the efficiency and accuracy of the reservoir division have been greatly improved. 相似文献
20.
随着蒸汽吞吐开采方式进入后期,储层非均质性对开发效果的影响日益凸显。以辽河西部凹陷某试验区为例,综合岩心、镜下薄片、测井、分析测试等多种资料,实现储层发育特征表征。研究区目的层属扇三角洲前缘沉积,由于水下分流河道的频繁分流改道,砂体相互切叠,储层非均质性强烈。优选充分反映储层性质影响因素的参数,基于经典的聚类分析软件平台,实现扇三角洲沉积储层定量评价。将目的层储层划分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类4种类型,储层分类正判率超过85%。不同类型储层发育明显受沉积相控制,Ⅰ类和Ⅱ类储层多位于水下分流河道和河口砂坝的位置,而Ⅲ类和Ⅳ类储层多位于水下分流河道间砂或前缘席状砂的位置。不同类型储层在转换热采方式时应该区别对待。 相似文献