应用Bayes逐步判别分析自动确定岩性

为了应用计算机自动确定整个钻井剖面地层的岩性,本文根据Bayes逐步判别分析的原理,利用有系统取芯的关键井的测井资料,建立各类测井相的判别模型和测井相-岩性数据库。然后,用所建立的判别模型和数据库确定关键井及其它未取芯井地层的岩性,得出这些井连续而完整的岩性剖面图。我们应用此法及相应的测井相分析软件处理了几口井的实际测井资料,结果与岩芯、岩屑录井等地质资料吻合得相当好。证明这种方法是成功的,所开发的测井相分析软件是很有效的。     

基于测井参数的遗传BP神经网络识别火山岩岩性——以准噶尔盆地西北缘中拐凸起石炭系火山岩为例

准噶尔盆地西北缘中拐凸起石炭系火山岩储层岩石类型复杂多样,既有火山熔岩、火山碎屑岩,又有侵入岩,造成该区岩性识别难度较大。为此,引入了遗传算法的BP神经网络,遗传BP神经网络是以自身特有的样本学习能力获得识别模式,识别结果客观可靠。利用测井参数对中拐凸起石炭系火山岩储集层的岩性进行识别研究,选取典型井的测井参数训练遗传BP神经网络,以获得网络神经元的连接权值。获得满意的权值后,通过输入其他已知井的测井数据对其进行检验,检验结果表明,该方法识别火山岩岩性的可信度高,具有较强的可行性。     

用神经网络模式识别沉积微相

本文介绍用于沉积微相智能识别的神经网络模式识别方法。该方法利用关键井建立的测井和相与地质相的对应关系作为识别模式，通过向识别模式学习获得模式识别智能知识，从而利用这些智能知识识别未知井，未知点的微相类型。该方法应用于中原油田文留地区沙四段沉积微笑微相的识别与划分，获得了成功。     

多道X荧光仪在地化测井岩性识别中的应用研究

在岩性识别方法中,通常采用能够代表岩样的测井参数值,作为确定岩性与测井参数对应关系的基础数据,然后通过数学手段建立岩性识别模式。尝试用多道X荧光仪地球化学测井所测得的岩层元素含量来分类岩性,并利用人工神经网络来解决测井岩性识别问题,在说明BP和SOM网络的模型和算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立神经网络岩性识别模型,进行岩性识别的比较应用研究。结果表明,通过岩层的化学含量来识别岩性具有较高的准确率,较广的识别范围。证明运用尝试用多道X荧光仪测井可以用于解决测井岩性识别问题,具有很好的应用前景。     

火成岩岩性识别方法及其应用研究——以大港枣园油田枣35块火成岩油藏为例

基于取心井薄片鉴定、岩石化学分析等资料, 结合岩心观察结果,对大港枣园油田枣35块火成岩油藏岩石类型进行了划分,研究了不同岩性的测井响应特征;在分析岩性与电性相关关系的基础上,采用多参数交会图法和神经网络法建立了研究区火成岩岩性识别模式,并对区内17 口井进行了岩性识别。岩性识别结果为研究区火成岩精细油藏描述和双重介质储层地质建模奠定了基础;识别方法和技术思路对其它类型火成岩岩性识别与评价具有借鉴意义。     

利用模糊数学识别鄂尔多斯盆地气藏岩性

针对鄂尔多斯盆地岩性圈闭气藏岩性识别成功率低的状况,提出了一种利用模糊模式识别划分岩性的方法.应用模糊数学原理,建立模糊数学识别岩性模式.选择反映岩性特征的测井参数,在取心资料标定下,确定阈值;利用所建岩性识别模式,对岩性进行分类,依据最大隶属原则,识别岩性,与岩心鉴定统计分析结果对比,符号一致性达94%以上,该方法识别岩性精度较高,在地质上具有很好的应用前景.     

使用常规测井方法识别高孔隙度低渗透率砂岩储集层的典型实例

陆上中型砂岩有良好孔隙度(15—20%),并不总是有良好的渗透率(几十～几百 md)。由于取芯很少,许多储集层的潜在产能特性主要是借助于电缆测井资料。但低渗透率的测井响应不显著,易被忽略,以致于不能识别低渗透率层而导致测井解释的失误。综合测井资料和岩芯资料,能有效地修正储集层模型。仔细分析裸眼井测井图,尤其在取得一些边界井的岩芯资料时,就能识别低渗透层,并大大改善对储采层特性的描述。     

自组织神经网络在火成岩岩性识别中的应用

火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制.为此,基于自组织神经网络(SOM网络)的结构和原理,在松辽盆地南部利用实际测井资料建立了火成岩样本数据集;利用SOM网络对样本数据集进行了训练,得到了数据集的聚类结果;讨论了SOM网络的标准化方式、结构参数和测井曲线对聚类结果的影响,认为利用正态标准化方法、选择合适的结构参数和测井曲线,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对火成岩井段测井资料进行了岩性识别,获得了较好的效果.     

使用常规测井方法识别高孔隙度低渗透率砂岩储集层的典型实例

陆上中型砂岩有良好孔隙度（１５－２０％），并不总是有良好的渗透率（几十～几百ｍｄ）。由于取芯很少，许多储集层的潜在产能特性主要是借助于电缆测井资料。但低渗透率的测井响应不显著，易被忽略，以致于不能识别低渗透率层而导致测井解释的失误。综合测井资料和岩芯资料，能有效地修正储集层模型。仔细分析裸眼井测井图，尤其在取得一些边界井的岩芯资料时，就能识别低渗透层，并大大改善对储采层特性的描述。     

模糊数学识别火山岩岩性

针对火岩地层岩性识别成功率低的状况，应用模糊数学原理，建立模糊数学识别火山岩岩性模式，识别和划分火山岩地层岩性，以便进一步深入研究火山岩油气藏储层，选择8个反映火山岩岩性测井参数，确定阈值；利用所建立的火山岩岩性识别模式，对火山岩岩性进行分类；依据最大隶属原则，识别火山岩岩性，应用实地研究资料，识别10种火山岩岩性，并与岩心鉴定统计分析结果对比，一致性达85％。表明该方法识别火山岩岩性精度较高，在地质上具有很好的应用前景。     

用数据挖掘方法识别碳酸盐岩岩性

碳酸盐岩储层受沉积、构造及成岩作用影响大,测井曲线不能完全反映岩性性质。分析常规交会图法在碳酸盐岩储层岩性识别中整体识别率偏低的原因。通过对比决策树、人工神经网络、支持向量机和贝叶斯网络等数据挖掘方法,发现决策树具有较高的识别正确率。采用该方法分析常规测井数据,通过构造新参数Rd/AC和Rd/Rs进行碳酸盐岩岩性识别,准确率可达到89.32%。实际应用表明,地质、测井知识和数据挖掘方法相结合,能有效识别常规方法无法准确判断的岩性,通过改进不同的优选参数,提高岩性识别的准确率,为储层沉积相解释提供更准确的地质信息。     

基于SOM和模糊识别的复杂碳酸盐岩岩性识别

碳酸盐岩储层受构造、沉积、古地貌等因素的影响,储层岩性复杂多样,基于测井资料开展岩性的识别在储层评价过程中具有重要意义。针对岩性识别方法存在泛化能力差,难以和地质经验相结合等问题,以苏里格气田苏东41-33区块下古碳酸盐岩储层为例,提出一种基于自组织映射（Self-OrganizingMap,SOM）和模糊识别相结合的岩性识别方法。对岩性较为敏感的声波时差、补偿中子、密度等6种测井参数,采用自组织映射以无监督形式挖掘测井参数的关系信息和拓扑结构,并采用模糊识别方法对自组织映射模型进行局部校正。实际应用结果显示：该方法岩性识别正确率比传统模糊识别方法提高了7.3%,为岩性识别提供了新思路。     

稀疏井网条件下利用测井曲线识别层序界面方法探讨——以珠江口盆地珠江组为例

层序界面的识别是层序地层学中的一个关键问题。通常识别层序界面的方法是应用岩心、地震、测井及古生物等资料进行综合判断。对于稀疏井网条件,由于地震资料分辨率以及钻井取心段的限制,充分挖掘并利用测井资料就成为解决层序划分与对比问题的关键。文中以珠江口盆地珠江组层序划分为例,采用自然伽马形态法、声波时差识别法和小波分析法等多种方法进行了层序界面的识别,总结出了稀疏井网条件下充分挖掘测井信息,进而划分层序界面的方法。     

火成岩复杂岩性测井识别及测井资料数字处理

近年来,随着松辽盆地深层天然气勘探开发和深部地质研究的开展,为建立针对侏罗系火成岩储层行之有效的的测井评价研究方法和相应的手段,通过对升平汪家屯及昌德地区火成岩岩性的测井响应规律性的研究,确定应用交会图和主成分分析识别岩性的方法。应用主成分分析,对该地区火成岩井段进行数字处理并绘出单井火成岩岩性剖面图。火成岩岩性的正确识别为储量参数计算打下牢固的基。通过对火成岩岩性的测井响应规律性的研究,确定岩性识别方法,分岩性建立有效厚度标准,并确定骨架参数,建立测井解释孔隙度、饱和度模型。形成适合该地区复杂岩性的测井评价方法。     

基于地层组分分析的火山岩岩性识别

在物性分析资料和薄片观察的基础上,确定主要地层组分的常规测井响应值和ECS测井元素含量响应值。根据地层组分分析模型,建立了密度、声波、中子、自然伽马以及铝、硅、钙、铁元素含量的测井响应方程。计算了7种主要地层组分(包括岩石骨架、流体)的相对体积含量,并据此识别火山岩岩性。利用自主研发的测井资料处理解释软件,对三塘湖盆地A区火山岩进行岩性测井识别。识别结论与薄片观察结果进行了对比,表明岩性识别效果好,提高了识别准确率。该方法可为其他地区火山岩、甚至碳酸盐岩等复杂岩性储集层的岩性识别提供一定的参考和借鉴,提出了ECS测井资料的应用新手段。     

塔河油田复杂碎屑岩岩性识别方法

为了准确识别塔河油田石炭系复杂碎屑岩储集层的岩性,研究了基于常规测井资料的岩性识别方法.根据取心资料将储集层的碎屑岩分为砂岩、含泥砂岩、含砾砂岩和含钙砂岩4种类型;从常规测井资料中提取对岩性反映相对敏感的多种信息,并进行归一化处理;采用常规支持向量机方法和最小二乘支持向量机方法对少量已知岩性的取心岩样进行学习,识别碎屑岩岩性,建立了适用于塔河油田石炭系复杂碎屑岩储集层的岩性识别方法.塔河油田X区块的石炭系碎屑岩岩性识别表明,基于最小二乘支持向量机方法的岩性识别符合率比常规支持向量机方法提高10百分点.研究结果表明,基于最小二乘支持向量机的岩性识别方法能有效识别塔河油田石炭系复杂碎屑岩储集层的岩性.      

基于随钻资料的地层岩性实时识别方法

实时确定地层岩性是水平井地质导向钻井中的一个重要问题.介绍了一种基于随钻测井(LWD)和录井资料实时识别钻井近钻头处的地层岩性的实用方法.该方法从测井相分析的角度出发,充分利用随钻资料,并从中提取反映岩性的一些特征参数,建立随钻岩性统计模式,采用灰色关联分析法实时处理随钻资料,进而识别近钻头处的地层岩性.将其应用于新疆莫北油田3口水平井的地质导向钻井中,及时地提供了较为准确的岩性剖面,提高了水平井钻井中的随钻跟踪地质目标层的能力.     

辽河坳陷兴隆台变质岩潜山储层识别及评价

以岩心分析技术及测井交会图技术相结合,厘定了辽河坳陷兴隆台潜山的岩性,利用试油、试采数据建立了变质岩潜山中储层的识别标准;在研究工作中探索了变质岩潜山中测井资料的标准化方法,同时应用常规测井资料及成像测井资料对变质岩潜山中的孔隙度进行了评价。     

苏5、桃7区块不同粒度碎屑岩测井识别方法

苏里格气田的苏5和桃7区块石盒子组及山西组储层为碎屑岩储层，但碎屑岩粒度变化大。在岩石成分差别不大的情况下，岩石粒度是造成电性特征差别大的原因之一，能用测井资料较准确地识别出岩石粒度，再按不同粒度碎屑岩建立储层评价模型，则能提高碎屑岩储层评价精度。以苏5和桃7区块取心井为目标，从常规测井资料中提取指示不同粒度碎屑岩的9个特征参数，经聚类分析后形成包括泥岩在内的粉砂岩、细砂岩、中砂岩、粗砂岩、砾岩共6类碎屑岩样本841个，再经非线性映射变换处理，得出不同粒度碎屑岩点在X-Y平面上大多呈不同半径的圆形分布特征；根据矢量点间距离最小原则对测井曲线进行分层，再输入测井特征参数和不同粒度碎屑岩样本，就能用模式识别方法从测井资料中识别出不同粒度的碎屑岩。3口样本井取心段岩性识别符合率在93%以上；对非样本井进行了岩性识别处理，与岩心分类结果比较，也有着较好的一致性。