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1.
针对H地区储层裂缝发育的特点,提出了几种新的指示裂缝发育程度的裂缝指标,主要包括:微Il球型聚焦电阻率差比法、双侧向裂缝系数法、流体移动指数法和横波各向异性法。在此基础上建立了常规和成像测井裂缝识别综合概率模型。对该油田十几口井的处理结果表明,该方法的实际应用效果较好。  相似文献   
2.
基于BP神经网络进行裂缝识别研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
裂缝系统是个复杂的地质体,其储层物性的改善作用是非线形的,各种评价参数与裂缝发育程度之间的关系也是非线形的。基于人工神经网络理论,开展了常规测井资料识别评价裂缝的研究。结果表明,基于BP神经网络的裂缝性储集层常规测井识别,与成像测井对比具有较好的应用效果。  相似文献   
3.
测井资料检测地层压力是钻井完成后的压力计算技术,它不仅可以评估研究区域的地层压力情况,还可以为石油钻井提供基础数据。在当前已有的压力检测方法中,大多数方法存在一定的局限性。针对这一特点,本文阐述了各种方法的基本原理,在此基础上指出了方法中存在的不足以及方法的适用条件。  相似文献   
4.
基于BP神经网络进行裂缝识别研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
裂缝系统是个复杂的地质体,其储层物性(主要是渗透性)的改善作用是非线形的,各种评价参数与裂缝发育程度之间的关系也是非线形的,导致对裂缝进行定量评价十分困难,单纯依靠常规测井资料进行裂缝识别,存在主观不确定性及多解性;成像测井虽然直观准确,但成本较高。本文基于人工神经网络理论,开展了常规测井资料识别评价裂缝的研究。结果表明,基于BP神经网络的裂缝性储集层常规测井识别,与成像测井对比具有较好的应用效果。  相似文献   
5.
XMAC-Ⅱ将偶极子技术与单极子技术有效的结合在一起,提供了测量地层纵波、横波和斯通利波时差的最好办法,本文重点阐述了利用斯通利波反射系数、流体移动指数以及通过提取快慢横波信息得到的地层各向异性大小来进行裂缝识别以及评价有效性,通过对XX地区B281井裂缝性储层的实际应用,对裂缝性储层评价结果与成像资料有很好的相关性,获得了好的应用效果。为识别裂缝提供了一个很好的技术手段。  相似文献   
6.
交叉偶极声波资料地层裂缝评价   总被引:1,自引:1,他引:0  
XMAC-Ⅱ将偶极子技术与单极子技术有效的结合在一起,提供了测量地层纵波、横波和斯通利波时差的最好办法,重点阐述了利用斯通利波反射系数、流体移动指数以及通过提取快慢横波信息得到的地层各向异性大小来进行裂缝识别以及评价有效性,通过对ⅩⅩ地区B281井裂缝性储层的实际应用,对裂缝性储层评价结果与成像资料有很好的相关性,获得了好的应用效果,为识别裂缝提供了一个很好的技术手段。  相似文献   
7.
XMAC-II将偶极子技术与单极子技术有效的结合在一起,提供了测量地层纵波、横波和斯通利波时差的最好办法,本文重点阐述了利用斯通利波反射系数、流体移动指数以及通过提取快慢横波信息得到的地层各向异性大小来进行裂缝识别以及评价有效性,通过对XX地区B281井裂缝性储层的实际应用,对裂缝性储层评价结果与成像资料有很好的相关性,获得了好的应用效果。为识别裂缝提供了一个很好的技术手段。  相似文献   
8.
横波在各向异性地层中传播会产生分裂现象, 裂缝面与井轴平行或斜交的天然裂缝或诱导缝能够造成横波的各向异性特征, 各向异性的大小反映裂缝的发育程度, 快横波的偏振方向代表裂缝的走向。可以利用偶极声波成像测井资料提取的快、慢横波信息, 得到地层各向异性的大小, 来定性评价安棚地区裂缝的有效性和走向。  相似文献   
9.
支持向量机在复杂岩性测井识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对海拉尔盆地乌南地区岩性复杂、岩性识别难的问题,在岩心分析资料的刻度下,首先采用主成分分析法优化测井输入参数,然后利用支持向量机的方法进行学习预测,并与聚类分析和神经网络的分类结果进行了比较.对比表明,支持向量机具有结构简单、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化能力强等优点,尤其是在解决小样本、非线性和高维模式识别等问题方面,表现出其特有的优势.该方法克服了常规统计方法的局限性,可以在有限样本的情况下得到全局最优解.应用效果表明,利用支持向量机方法识别岩性,具有解释精度高,推广性好的特点,为复杂岩性识别提供了一种新方法.  相似文献   
10.
高松洋 《测井技术》2016,(6):689-693
针对海拉尔盆地贝尔地区岩性复杂、岩性识别难的问题,在岩心分析资料的刻度下采用交会图法优选对岩性识别敏感的参数,利用主成分分析方法提取第1、第2主成分建立岩性识别图版;根据各种岩性的分布区域,将主成分分析图版程序化,挂接到卡奔软件中,可以对单井目的层进行快速连续操作处理。该方法省去了曲线方波化取值的繁琐以及人工读值误差。通过对该区域3口新取心井的处理分析,岩性自动识别精度达到91.2%。该方法易于操作,岩性识别精度高,满足了研究区储量提交以及油田勘探开发需求。  相似文献   
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