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致密砂岩流体识别难度大,智能算法能够较好地建立其流体识别模型.相较于单一智能算法,分类委员会机器通过联合多个专家(智能算法)有助于提升智能模型整体性能.而针对分类委员会机器中单个专家性能难以提升的问题,添加门网络构建动态分类委员会机器是一种更有效的模块化学习方式.本研究首先采用门网络将输入数据划分为多个子数据集,然后联合决策树、概率神经网络、贝叶斯分类、BP神经网络、最近邻算法分别训练子数据集得到多个子模型,最后利用组合器最优化子模型组合得到最佳的流体识别模型.针对塔里木盆地库车坳陷大北、克深、博孜地区致密砂岩地层测井数据和测试数据,采用平均影响值法优选敏感测井系列作为输入,构建了动态的测井流体识别模型,其训练、验证准确率分别为96.29%和91.39%.利用此模型以BZ9井为例进行流体类型判别,预测结果与测试结果一致.该方法将无监督与有监督学习相结合,引入门网络提高了数据集利用效率,避免了数据集分布不均衡对模型构建的影响;采用投票机制集成多种专家,建立了子模型与专家的适应关系,流体识别模型预测精度和泛化能力大大提高. 相似文献
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塔里木盆地轮南潜山奥陶系碳酸盐岩储层的测井评价 总被引：1，自引：0，他引：1
轮南潜山奥陶系碳酸盐岩储层是一套低孔缝洞型、非均质性强烈、所含流体性质多样化的复杂储层。通过对轮南潜山上、中、下奥陶统三个地质分层和四个岩性段的划分,以及对奥陶系碳酸盐岩三种储集空间类型(即基质孔隙、裂缝和溶蚀孔洞)和四种储集空间结构(即大缝大洞型、孔隙—裂缝型、低孔裂缝型和低孔微裂缝型)的分析,利用测井资料对于裂缝、溶洞、泥质地层的不同响应特性,对轮南潜山储层性质的研究和有效性评价进行了实际运用。归纳提出了在储层流体性质判别时所适用的9种方法,并简要指出了这些方法的各自适用范围。 相似文献
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对于裂缝、溶蚀孔洞发育的碳酸盐岩缝洞储层,如何从测井资料中提取裂缝、溶蚀孔洞信息是评价储层有效性的关键问题.为了从电成像测井静态图像上准确地分割出清晰的裂缝、溶蚀孔洞子图像进而提取其参数信息,本文提出了一种基于小波变换模极大值图像分割技术的电成像测井资料缝洞面孔率提取方法.以钮扣电极电导率曲线为对象,先消除井壁凹凸不平导致的地层背景噪声的影响,利用小波变换模极大值图像分割方法得到包含裂缝和溶蚀孔洞目标的子图像,根据子图像提取裂缝-孔洞总面孔率、裂缝面孔率、孔洞面孔率等信息.本文利用塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩地层的电成像测井数据提取了缝洞面孔率参数,还利用同井岩心CT扫描图像计算的平均缝洞面孔率、双侧向电阻率、常规测井资料三孔隙度模型计算的相对连通缝洞孔隙度进行了对比,并进行了试油验证.对比表明,电成像测井裂缝-孔洞总面孔率、裂缝面孔率、孔洞面孔率与岩心CT扫描图像平均缝洞面孔率、双侧向电阻率、相对连通缝洞孔隙度、试油结果均有较好的一致性.这一方面验证了采用本文方法提取的裂缝-孔洞总面孔率、裂缝面孔率、孔洞面孔率的合理性,另一方面表明所提取参数可用于指示缝洞型碳酸盐岩储层的渗透性和有效性. 相似文献
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岩石颗粒大小及其粒序是沉积岩主要特征, 是沉积物沉积环境和古地理分析的主要评价指标.同时, 也是影响沉积物成岩环境及其物性的主要因素.由于PDC钻头的广泛应用, 使得录井岩性及其粒级的识别存在较大的误差, 制约了地质研究的深入开展.结合岩心粒度分析资料, 利用自然伽马、中子、密度、声波及电阻率曲线, 通过测井地质分析, 提取对地层岩性及粒度响应灵敏的M、N及其深浅电阻率比值等参数, 建立了反演沉积物粒度的模型, 根据现场资料的处理以及与岩心资料的对比, 结果表明, 该模型能够较好地反演沉积物的粒度, 为地质研究提供较为准确的连续粒序剖面. 相似文献
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阵列感应测井资料经常出现与井眼环境有关的质量问题.采用三维矢量有限元法分别在椭圆形井眼、仪器偏心及斜井条件下的阵列感应测井原始响应进行了模拟,并对环境校正和合成聚焦后的数据进行了分析.结果表明,线圈距较短的原始测量信号更易受井眼椭圆度、仪器偏心、泥浆电阻率及与地层电阻率反差的影响;而合成聚焦后的浅探测曲线虽然经过了环境校正和合成聚焦等数据处理,但仍然受这些因素的影响,这反映出阵列感应测井的数据处理是不完善的或采用的校正模型是理想化的;在井斜影响方面,浅探测曲线受井斜角大小影响相对较小,深探测曲线在井斜角为60°以上时受其影响较大而必须进行进一步处理. 相似文献
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烃源岩测井识别与定量评价对油气资源潜力勘查、储量评估及非常规油气勘探开发至关重要。烃源岩自身岩性和成熟度等差异、测井序列对烃源岩响应灵敏程度不同以及不同方法适用性区别等导致烃源岩测井评价工作仍受到限制。目前亟需进一步挖掘地球物理测井资料中蕴含的烃源岩信息,搭建烃源岩品质与测井信息之间桥梁,并实现以自生自储为特性的非常规油气烃源岩品质测井精细表征。笔者等首先阐明烃源岩分类及其地质表征参数,并分析不同类别烃源岩在常规测井序列及成像和核磁共振等新技术测井序列上响应特征。烃源岩通常表现为“四高一低”（高GR、高AC、高CNL、高RT和低DEN）测井响应特征。除单因素分析外,可优选交会图及构建敏感参数等实现烃源岩定性识别。而烃源岩有机碳含量（TOC）等参数测井定量预测方面则可采用ΔlgR法、修正ΔlgR法（变基线和变系数）、自然伽马能谱测井法、多元回归法、Litho Scanner测井资料法以及人工智能方法实现。在分别评述不同TOC含量测井计算方法的优缺点和适用条件的基础上,指出通过TOC结合生烃潜量等参数计算可实现烃源岩品质测井综合评价。最后解析烃源岩测井识别与评价工作中存在的问题与发展趋势,以期为油气资源评价及非常规油气勘探开发提供理论指导与技术支撑。 相似文献
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