神经网络在地震资料处理中的应用

基于人工神经网络的非线性表达能力和信号在神经网络中传播的机理,提出采用多层前馈神经网络模型实现多维数据的非线性滤波及降维。考虑到大地介质高度的非均质性和各向异性引起的地球物理信号的非线性,将这种神经网络应用到了地震资料处理之中。采用人工合成的多道地震记录试算,结果证明了这种方法的有效性。

人工神经网络:测井解释新的希望——神经网络系列研究报告之一

人工神经网络是一门新兴的信息处理技术。它在信息科学和工程技术领域已得到广泛的应用。它在测井解释领域的应用也取得了初步的成功,给测井解释领域诸多难题的解决带来了无限的希望。阐明了人工神经网络的基本原理。在分析介绍了人工神经网络的基本模型及其应用前景后,阐述了神经网络的具体实现办法,最后以一系列的应用实例说明了人工神经网络在测井解释领域的实际应用。

BP神经网络与模似退火法在测井解释中的应用——神经网络系列研究报告之二

本文给出多层前馈型神经网络和模拟退火法在测井解释中应用的实际效果。多层前馈型BP神经网络算法在远离极值时下降速率快,随着极小值的逼近,下降速度越来越慢、甚至易陷入局部极小空间。模拟退火算法的随机特性可在网络极值陷入极小值时能及时跳出,增加了向全局极小转化的概率。但是,此种方法工作量大。把上述两种方法结合起来能克服各自的缺点。经过实际试算证明这种新方法效果很好。

模糊神经网络岩性识别系统

简要分析了自组织特征映射神经网络岩性分类方法的原理及不足,提出了用模糊神经网络实现岩性分类、并结合贝叶斯统计模式识别的岩性识别系统。试算结果表明该系统是可行的,经适当修改完善后,并可用于岩相识别。

井中低频声激发极化电场理论模型

声激发极化是在声波作用下饱和流体孔隙介质中的声波场向电磁波场转化的一种非线性地球物理现象 ,即声能转化成电磁能的过程。在低频条件下 ,声源在井眼和地层中产生的波场能量主要以井眼斯通利波的形式存在并沿井眼壁传播 ,描述声激发极化过程的方程也可以得到相应的简化。本文首先模拟和分析了横向各向同性和均匀各向同性孔隙饱和介质在高频和低频下的全波列波形 ,然后在考虑到实际井眼中自然电场存在的前提条件下系统推导了低频声波激发极化电场的理论模型 。

井中低频声激发极化敏感性分析

声激发极化是双相孔隙介质中声场向电磁场转化的过程 ,是两种地球物理波场间作用与转换的结果。本文采用简化的Biot-Rosenbaum模型模拟计算均匀各向同性孔隙饱和介质中的斯通利波 ,根据某油田一口井油水层段的实际测井资料模拟计算低频斯通利波激发极化敏感系数 ,详细分析了低频斯通利波激发极化对斯通利波频率和地层参数的敏感性 ,证实了低频斯通利波激发极化电位测量信号对地层含油性的分辨能力。

双相孔隙介质中动电效应定量研究

首先介绍了描述动电现象的Ｓｔｅｒｎ 双电层模型，接着由一般通量—力关系导出了动电效应的声电耦合关系，然后用实际地层资料计算了动态耦合系数，分析了耦合系数与频率和地层参数的相关关系。最后发现，动电效应可用于解决强水淹油层的识别问题。

国外井中震电勘探理论与实验研究现状

震电效应是流体饱和孔隙介质中客观存在的一种非线性地球物理效应利用震电效应找油、找气、找水的震电勘探是当今世界地球物理勘探领域的一项崭新研究课题由于震电效应自身的特殊性,地面震电勘探信号检测存在困难,而井中震电测量显示出了非常诱人的应用前景。本文首先简要回顾了震电勘探方法的产生和发展过程,接着系统分析介绍了俄罗斯和美国井中震电勘探理论与实验研究方面的成果。

用新的生产测井仪诊断油井问题

新的生产测井仪器通过对称分布在井眼四周的４个相同探头区分水和烃（油和气）。每个探头都是一个泡探测器，产生的信号不是０就是１，这要看它“看到”了水还是烃。因为其二进制特性，测量很容易提供持水率，不像刻度压差密度计那样需要有关水、油或气体密度的先验知识。与压差密度计不同，新的测量不必做摩擦或井斜校正。因为其局部特性，新的测量提供井眼四周不同流体分布的图像，这种特点有利于对不同流动区域的理解。

水驱四维地震技术可行性研究及其盲区

由于水替代油造成的速度差异小 ,再加上我国陆相储层厚度薄 ,油质重 ,东部油田大都处于高含水开发后期 ,所以很多人都对水驱四维地震监测持怀疑态度。通过深入剖析长期水驱过程引起的各种油藏参数变化规律以及这些参数变化对地震响应的影响 ,以渤海湾地区岩石物理数据为依据 ,结合高 2 9断块具体的油藏参数进行长期水驱四维地震可行性研究 ,指出过去水驱四维地震可行性研究中存在的盲区———没有考虑长期水驱过程造成物性变化及其对地震响应变化的影响。如果考虑这些因素的影响 。

降低泥浆侵入对测井响应影响的途径

所有电缆测井和随钻测井结果都不同程度地受到井眼流体和泥浆侵入的不利影响，其严重程度决定于具体仪器的探测深度和测井时间。随钻测井经常在泥浆侵入期间进行，而电缆测井则在侵入已达到稳定状态之后进行。目前，虽然有各种仪器的环境校正图版和算法，但是校正通常基于过分简分的侵入剖面，并且很少考虑时间因素。虽然井眼和侵入影响可能望远也无法消除，但是通过将不同测井仪器的响应组合到一个正演模拟过程可以找到最佳解。

震电勘探理论的研究与探讨

震电效应是流体饱和孔隙介质中客观存在的一种地球物理效应，开展震电勘探研究是当今世界地球物理勘探领域一项崭新的课题，本文系统综述了震电效应的基本原理。震电勘探的理论及应用研究。震电勘探的优越性，最后对震电勘探在测井中的应用做了展望。

井中声电转换波场辐射能量定量分析

井中声激发极化效应研究是实现声激发极化测井实用化的技术基础 ,实质上是声波在双相孔隙介质中向电磁波的转化 ,其结果就是形成井中声电转换波场 ,最终表现为井中声场辐射能向电磁场能的转化 .通过对双相孔隙介质中声激发极化过程声电转换波场能量的理论分析 ,研究了井中声电转换波场能量的总体构成 ,提出了井中低频声激发极化电场电能体密度的概念 ,并推导出具体表达式 .

石油工程中的高阶神经网络

本文在探讨了高阶神经网络的一般应用之后,介绍了这类网络在试井模型识别方面的成功应用。在研究过程中发现这类网络在石油工业中有广阔的应用前景。因此,本文的目的就是要介绍高阶神经网络的背景及其潜在应用。常规神经网络的活化函数都是网络输入的线性相关,而高阶网络则是其输入的非线性相关。高阶神经网络因其依附的参数(权)太多而未得到广泛的实际应用。然而,对于某些问题,大量的权参数可通过约束网络结构而显著减少,诸如那些需要分类,可以忽略平移、尺度变换和旋转之类的变换群的问题。一个典型的例子就是试井模型的识别。在这个问题中,标准类型曲线相对于现场数据图作平行方向和垂直方向的平移。

四维地震监测油藏动态

时间推移（四维）地震监测的最终价值是，针以示断变化的油藏条件改变开发和生产策略以显著提高采收率。四维地震基于一个相当简单的前提：比较相同位置，不同时间测得的两镒三维测量结果，以跟踪生产过程中的油藏流体运移动态。然而，将四维要领付诸实施并不简单，为了比较不同测量之间的差异，要求多次三维测量采用相同的采集和处理参数，且测量结果能精确地重复，如果测量的可重复性值得怀疑。

基于测井和油藏模拟的四维地震可行性研究

介绍了Ｇｒａｎｅ油田地震监测可行性研究的结果。Ｇｒａｎｅ油田位于北海挪威一侧的２５／区块，该油世故 在高质量的储层砂岩中含有重油（１９°ＡＰＩ）。本项研究的基本假设是，注气（天然气或ＣＯ２）为生产中的主要驱动机制。基于油藏模拟模型进行了详细的一维全炮检距弹性模拟和堆炮检距三维模拟。