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松辽盆地南部测井相的建立与测井相分析 总被引:1,自引:0,他引:1
笔者在前人提出“测井相”概念的基础上,针对研究区的实际情况和实用原则,将此概念扩展为“岩性-测井相”和“沉积-测井相”两层含义。通过对岩性测井响应参数和测井曲线特征的详细分析,建立研究区砂岩型铀矿找矿目的层的岩性-测井相和沉积-测井相以及进行测井相分析,同时利用测井曲线特征和测井响应参数值构建的地层岩性模拟剖面进行剖面沉积环境及其演变的分析。 相似文献
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基于BP神经网络的测井相分析及沉积相识别 总被引:2,自引:0,他引:2
测井相分析是研究地层沉积相的一种手段。利用基于BP神经网络的测井相分析进行沉积相识别研究,首先将已知地区地层剖面划分为有限的测井相,通过对岩心及其对应的沉积相进行研究,用数学方法及知识推理确定各个测井相到沉积相的映射转换关系,并利用这种关系,建立沉积相库。在此基础上,运用MATLAB中的工具箱建立BP神经网络模型,把已知沉积相的测井曲线特征作为样本进行训练学习,并将提取的测井曲线特征进行分类识别,从而确定地层的沉积相。应用表明,BP神经网络能够快速完成沉积相识别,可靠性较高,可以用于测井相分析及沉积相研究。 相似文献
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一种分析砂岩沉积相的新方法——测井相分析 总被引:5,自引:0,他引:5
本文分析了以地层倾角测井资料为核心的各种测井相标志,提出了应用测井资料进行沉积相分析的方法和步骤,并在塔里木盆地三个油田进行了测井地质相分析。 相似文献
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论述了测井相分析的基本原理和方法,并采用多种测吉参数及主成分分析,聚类分析,Bayes判别分析等数据处理方法,建立起一套适用于煤田地质勘探的测井计算机解释系统。 相似文献
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用自组织神经网络方法实现测井相定量识别 总被引:11,自引:2,他引:11
作者在本文中介绍了一种利用自组织神经网络进行测井相识别的方法。自组织神经网络是一种无导师学习算法,它通过网络自身的调节对输入进行聚类,近年来广泛应用于各类模式识别问题中。这里我们采用从测井曲线中提取出反映沉积环境的信息参数,再利用自组织神经网络进行测井相判别。此法从沉积成因角度出发,判别沉积相模式,消除了测井曲线中的不确定因素,更具代表性。 相似文献
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应用测井资料定量识别沉积微相 总被引:17,自引:1,他引:17
本文利用多种测井曲线及其计算的地质参数曲线提取反映沉积微相的特征参数。应用主成分分析与模糊K均值聚类方法建立了埕岛油田馆上段地层的测井-沉积微相数值模型,并开发了相应的计算机软件。对埕岛油田几口井测井资料的实际处理结果表明,应用本文提出的方法识别的沉积微相与地质划分的结果吻合较好。文中,给出了实际资料的处理结果。 相似文献
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地震相和测井相联合预测火山岩相分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以火山岩的基本地质特征、测井特征与测井相及其地震相特征与地震相分类为基础,依据测井相所建立的火山岩相模式,时地震相进行标定,形成由火山岩相、测井相和地震相组成的"三相"技术.该技术建立起"三相"之间的对应关系,以揭示火山岩相空间展布规律及变化特征.将"三相"技术应用于某盆地北部地区的营城组火山岩相研究.把营城组一段的地震相转换成火山岩相,得到火山岩相的平面分布,有效地预测出某盆地北部地区营城组一段火山岩的空间展布规律和火山岩储层有利相带.钻井证实:火山岩相之通道相岩石的物性最好,侵出相和爆发相次之,火山沉积相最差;火山岩相以火山颈岩物性最好,溢流相顶部次之. 相似文献
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松辽盆地北部火山岩岩相与测井相关系研究 总被引:29,自引:5,他引:24
松辽盆地北部火山岩是最主要的天然气储集岩,可分5相15亚相,钻井均有揭示。主要储集岩岩相测井特征为:爆发相热碎屑流亚相高伽玛、低振幅齿形,中-高阻、低频低振幅齿形且下部振幅增大;喷溢相上部亚相高伽玛、高振幅齿形,中-中高阻值、指状或峰状;侵出相内带亚相高伽玛、中振幅齿形,中高-高阻,中振幅齿形。此外,隐爆角砾岩亚相和外带亚相是较好的储层。气层使电阻率明显增大,气水同层一般也使电阻率增大,水层使电阻率减小。不含流体的火山岩电阻率变化规律为:火山沉积相<侵出相<爆发相<火山通道相<喷溢相;凝灰岩<熔岩。 相似文献
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利用成像测井资料标定常规测井资料裂隙发育参数的方法研究 总被引:11,自引:0,他引:11
成像测井对于评价碳酸盐岩储层地质特征有很好的效果,但成本较高。在分析成像提取的缝、洞发育参数与常规测井各响应之间相互关系的基础上,研究了常规测井响应与缝、洞发育的相关程度。应用多元线性回归方法,建立以常规测井响应计算缝洞发育参数——裂缝密度、裂缝视孔隙度、溶孔密度和面孔率方程。对回归效果进行对比分析与地层的实际情况符合较好。 相似文献
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利用地震资料进行沉积相分析 总被引:14,自引:0,他引:14
沉积相揭示了目的层段的沉积环境、储集岩成因及其分布规律。通过沉积相研究,可以帮助油藏工程师建立油藏地质概念模型,为地震资料的数字处理解释奠定了基础。从在地质、测井分析的基础上,分析了地震属性与沉积相的关系,选取了敏感的属性,利用反射强度平面图,清晰地展现了分流河道、曲流河道等相特征,采用神经网络的方法对沉积相作精细划分,使井与井之间的结果更为客观,克服了以往人为推断划分的随意性。 相似文献
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塔河油田奥陶系碳酸盐岩岩溶发育模式的测井分析 总被引:2,自引:3,他引:2
构造运动控制着岩溶发育的期次。塔河油田奥陶系主要发育了加里东中期岩溶和海西早期的两期岩溶。加里东中期岩溶保留于本区南部下奥陶统,岩溶较弱,以发育小的溶孔为特征;海西早期的两期岩溶发育于北部下奥陶统,岩溶较强,以大型溶洞、地下暗河为特征。各期岩溶在纵向上可分为三个带:地表岩溶带、垂直渗沈岩溶带和水平潜流岩溶带。利用各岩溶带自然伽玛测井、井径测井、双侧向电阻率、密度测井、中子孔隙度测井、声波副井和地层檄电阻率成傈测井的响应特征,对两口典型井岩溶带进行划分。以“双峰灰岩”为标准,对两口井的岩海带进行横向对比,建立加里东中期和海西早期岩溶空间分布与发育强度的模式。 相似文献
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获取油页岩含油率是油页岩资源评价的重要步骤,传统从测井曲线计算油页岩含油率多采用回归模型,但存在误差大或过拟合的局限性和弱点.本文尝试结合大数据概念的数据挖掘算法和测井应用知识进行油页岩含油率定量计算,提高含油率计算的精度以及模型的泛化性.利用改进的ΔlogR技术获得DTs、DENs、GRs作为解释变量.采用数据挖掘算法——支持向量回归进行定量计算油页岩含油率能够大幅提高泛化性和精度,获得模型训练样本R2得分为0.82,测试样本R2得分可达0.70,拟合精度较高.支持向量回归模型比传统回归模型泛化能力更强,能够避免过拟合问题,具有广泛的应用性. 相似文献
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神经网络模型在测井岩性识别中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
用山西赵庄1603孔测井资料作样本,应用反向传播(BP)神经网络进行处理,以达到自动识别岩性的目的;并对选择网络结构参数、学习样本等作了简要介绍,以此样本作为标准来预测潘庄0601孔测井相所对应的地质相特征,预测结果令人满意。 相似文献
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河北东部太古代麻粒岩相深成片麻岩有两种类型:一种亏损放射性生热元素和大离子亲石元素;另一种富集这些元素。该文讨论了这种化学差异及造成差异的原因。 相似文献
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本质上,边缘海相储层是由一系列复杂排列的岩相所组成,代表几种亚环境结合部位的特征。在边缘海环境中,对应于相对海平面变化,关键的层序界面之上可被淡水、半咸水和纯海水(沉积)所覆盖。因此,在对这样的储层进行勘探和开发时,区分淡水、半咸水和纯海水沉积就显得格外重要。而遗迹化石组合有助于区分这些环境。总的来说,半咸水遗迹化石组合有如下特征:①低分异度;②贫乏的海相组合,而不是海相和非海相的混合;③由机会物种形成的简单构造组成;④遗迹组合常以某个遗迹属为主;⑤形态微小;⑥由Skolithos和Cruziana遗迹相中常见的垂直和水平遗迹化石构成。 相似文献