BP神经网络在测井资料标准化中的应用

夏宏泉刘红岐：ＢＰ神经网络在测井资料标准化中的应用，测并技术，１９９６（３）２０，２０１～２０６。神经网络是一门新兴的信息处理技术，它可用来解决测井精细解释和油藏描述中的模式识别和预测估值等问题。本文从神经网络的结构、功能和特点及学习规则出发，探讨了应用神经网络进行测井资料标准化的可行性，并以Ｓ地区沙三段三孔隙度测井资料为应用实例，采用ＢＰ神经网络技术对其进行了标准化分析校正，处理效果令人满意。该法为测井资料标准化找到了一条新的途径，值得借鉴使用。     

岩石阻容频散特性及其与流体饱和度关系研究

讨论砂岩和灰岩岩心电阻率、电容率参数与岩石含水饱和度之间的关系。对砂岩和灰岩岩心样品进行高压(30 MPa)真空(-0.092 MPa)驱替饱和,使岩心样品饱和某一矿化度的盐溶液,测量这些岩心电阻率和电容率参数。对所测量的数据分析发现,在4Hz~5 MHz的频率范围内,每种岩性电阻率和电容率均随频率的增加而减小,但在同等条件下,电容率随频率的变化幅度更明显,其频散度更大。不同的频率段,岩心电阻率和电容率参数频散度不同,低频段(小于100kHz)频散度大,在高频段(大于100kHz)频散度小。根据岩性电阻率和电容率参数,建立了一种新型的岩石含水饱和度的计算方法。相比于传统岩电实验,利用该方法计算饱和度不需要测量岩石的胶结指数、饱和度增大系数、地层因数等Archie公式的相关参数。通过岩心的电容率可以直接计算岩石含水饱和度,可减少多个不同参数实验测量带来的误差。     

基于微电阻率成像测井的储集层物性及孔隙结构表征——孔隙度谱、渗透率谱及等效毛管压力曲线

基于毛管理论,在构建微电阻率成像测井等效毛管模型的基础上,建立反映储集层非均质性的孔隙度谱(φ_i)、渗透率谱(K_i)和等效毛管压力曲线(pc_i)的理论模型;为扩展理论模型的实际应用,引入阿尔奇公式建立定量表征φ_i、K_i、p_ci的通用模型。对比现有模型表明：(1)现有孔隙度谱模型与φ_i的通用模型相同;(2)相较于普塞尔(Purcell)渗透率模型,K_i模型能计算得到渗透率谱;(3)相较于现有的毛管压力曲线构建经验模型,p_ci模型具有理论基础且克服了现有模型仅基于孔隙度谱分量构建的应用局限。四川盆地川中古隆起TSX井二叠系茅口组实例应用表明,基于孔隙度谱、渗透率谱及等效毛管压力曲线可有效区分储集层类型并计算得到储集层物性及孔隙结构参数,进而有效评价储集层的非均质性。     

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苏里格气田苏6区块存在大量的低阻气层，这些气层的电阻率接近于水层的电阻率，有的甚至比水层的电阻率还小，仅依靠传统的阿尔奇公式计算含气饱和度或根据电阻率的幅度差很难将这些气层识别出来。文章首先统计了低阻气层电阻率的分布规律：低阻气层主要分布在盒8段，其次是山西组山1段，山2段很少，其峰值电阻率小于25 Ω·m；然后从储层微观孔隙结构和粘土矿物含量等方面分析了低阻气层的成因；在此基础上提出了孔隙度重叠法来识别气层。由于这个方法并不是根据含气饱和度的大小判断流体性质，所以判别结果不受电阻率的影响，对低阻气层和正常气层都适用。研究结果表明，无论是低阻气层，还是正常气层，DDT参数存在明显的正异常。含气层和气水层正异常较小，水层的异常接近于0，而干层为明显的负异常。根据这一规律能够有效地识别低阻气层，经现场试气资料证实该方法是可行的。     

地层胶结指数m的分形特征研究

从分形测度基本的数学原理出发,详细地研究了测井曲线的分形特征,研究中发现,两类测吉曲线的豪斯道夫（Hausdorff)测度及其维数与地胶结氘数有直接的关系,这一关系不仅进一步阐明了地层胶结指数的地质意义,而且直接给出了一种利用测井线计算阿尔奇公式中胶结指数m 的方法。     

应用BP神经网络预测磨溪气田香四储层孔隙度

神经网络是一门新兴的信息处理技术，它可用来解决测井解释和油藏描述中的模式识别和参数估算等问题，本文利用取心井的储层孔隙度与测井数据，应用改进的ＢＰ神经网络模型建立了川中磨溪气田香四储层物性参数孔隙度的预测模型，与传统方法￣回归方程，灰色方程和测井解释相比，其精度及实际预测效果均令人满意。该法值得推广应用。     

苏里格庙气田气层识别方法研究

以苏里格庙气田苏6井区研究对象,结合本区的地质和测井资料,通过对该区40口井的现场资料的研究,重点研究了气层的识别方法,介绍了密度中子包络区间法,孔隙度重叠法,给出了多个解释实例.这些方法对识别低阻气层仍然是成功的.经过试油资料的验证,这些方法在识别气层方面十分有效.     

随钻电阻率测井介电效应校正图版分析及方法

以斯伦贝谢公司随钻电阻率测井仪ARC675系列为例,重点分析了介电效应对相位移和幅度衰减电阻率的影响规律.给出了ARC675随钻电阻率测井仪在2 MHz和400 kHz工作频率下的校正图版和校正方法,编制了自动介电效应校正计算机程序并对油田实际随钻电阻率测井数据进行了介电效应校正,校正的结果验证了对介电效应影响规律的分析,得到了更为正确的地层电阻率值.实例证明拟合公式是正确的.     

BP神经网络在测井标准化中的应用

神经网络是一门新兴的信息处理技术，它可用来解释测井精细解释和油藏描述中模式识别和预测估值等问题。本文从神经网络的结构、功能和特点及学习规则出发，探讨了应用神经网络进行测井资料标准化的可行性，并以Ｓ地区沙三段三孔隙度例采用ＢＰ神经网络抚育地其进行了标准化分析校正，处理效果令人满意，该法为测井资料标准化找到了一条 途径值得借鉴使用。     

基于深度学习的龙马溪组页岩孔缝识别与参数计算

孔缝的识别和定量表征是页岩储层精细评价的核心内容。龙马溪组页岩非均质性强,发育各类无机孔、有机孔和微裂缝。孔缝的尺度变化范围大,纳米、微米、毫米级均有发育。由于页岩中广泛存在的黄铁矿、石墨化和沥青质等多种成岩矿物和成岩后生作用的影响,难以使用传统的成像测井资料识别孔缝。采用数字岩心的方法,主要针对龙马溪组各小层的电镜薄...