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在大斜度井/水平井环境下,阵列侧向测井受钻井液侵入、地层倾角和各向异性等多种因素影响,导致测井响应复杂,需借助反演手段提取地层真实电阻率.然而,阵列侧向测井三维正演效率低,难以满足测井资料快速反演和油气藏快速评价的需求.为此,本文基于深度学习并联合混合多种群遗传(MPGA)与列文伯格马奎特(LM)算法建立了一种快速反演方法.首先从地层参数敏感性出发,基于严格的三维有限元正演算法,依次确定侵入、各向异性和地层倾角的敏感性大小;其次,引入深度学习和模型可视化技术,实现斜井各向异性地层阵列侧向测井响应的快速正演;最后,基于数据集分解技术和混合MPGA-LM算法,实现斜井各向异性地层电阻率剖面快速精确重构.数值模拟结果表明:斜井各向异性地层中,阵列侧向测井响应对侵入深度敏感性最高,各向异性和地层倾角次之;相较于反向传播神经网络(BPNN),二维卷积神经网络(2D-CNN)能够实现阵列侧向测井响应的快速精确计算,计算一个测井点仅需0.36 ms,精度可达99％左右;基于三层反演模型的MPGA-LM混合算法稳定性强,电阻率参数反演精度高的优点,可用于阵列侧向测井资料的快速处理. 相似文献
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洞穴型碳酸盐岩储层非均质性强、电测井响应复杂、测井识别和表征难度大,利用数值模拟方法明确该类储层的电测井响应特征,可为洞穴识别与评价提供理论依据.本文基于三维有限元素法(3D-FEM),引入边界局部加密技术,实现对复杂球形洞穴的精细刻画与响应精确计算;对比分析井眼钻穿型洞穴和井旁洞穴的双侧向测井响应特征和敏感性,进而考察双侧向测井对两者敏感范围的差异.结果表明:洞穴的存在导致双侧向测井响应明显降低,受洞穴边界及仪器探测深度等影响,井眼钻穿型洞穴双侧向测井曲线复杂,而井旁洞穴曲线呈"抛物线"型;双侧向测井对井眼钻穿型洞穴的敏感性远大于对井旁洞穴的敏感性,深侧向和浅侧向测井最大可对洞穴边界距井壁0.5 m和0.3 m的井旁洞穴敏感. 相似文献
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为深入认识裂缝性地层的双侧向测井响应特征,指导裂缝识别及裂缝参数表征,基于数值仿真开展了井旁裂缝的缩小比例物理模拟.在物理模拟平台构建的基础上,用不同浓度的氯化钠溶液模拟基岩,用不同宽度的镀锌板来模拟高导裂缝,实现测量过程的可视化.通过实验分析井旁裂缝的规模、发育位置和产状等因素对深、浅侧向电阻率的影响.研究表明:在仪器有效探测范围内,垂直缝延伸长度对深浅侧向电阻率的数值影响较小;裂缝离井壁越远,双侧向电阻率明显增大,但深浅侧向电阻率值的降低幅度不同;随着裂缝倾角增大,深侧向电阻率增大,浅侧向电阻率无明显变化,深浅侧向电阻率从负幅度差向正幅度差过渡,但临界角的观测十分困难,应用双侧向测井判断地层产状时,需特别注意其适用条件. 相似文献
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