改进遗传神经网络在洛带气田测井解释中的应用

洛带气田蓬莱镇组的主要储产层为浅水三角洲沉积,含油气资源比较丰富,但地质情况非常复杂,测井物性参数解释十分困难。文章针对本地区储层非均质性强、岩性复杂,用常规测井方法难以解释的特点,在测井解释时选用了神经网络计算法,并且应用遗传算法(GA)对传统的BP神经网络进行了改进。在此基础上,利用多种测井数据及岩心分析资料作为网络模型的学习样本,通过网络的学习、训练,建立了渗透率等参数的神经网络计算模型,应用此模型计算了新样本的预测物性参数值。计算结果与实际岩心分析结果相比较后表明,遗传BP算法的学习速度和计算精度均令人满意。

利用测井资料预测大牛地气田气层产能

油气田在开发阶段最重要的一个环节就是储层产能的预测。而预测则主要基于储层的特征参数预算油气层在同一试采条件下的产出能力,主要包括孔隙度、渗透率和地层压力等,这些参数均来源于测井。测井资料在预测产能方面具有连续、准确、快速等优点,尤其在提供选层建议、快速求取产能方面起着关键性作用。通过对气层产能和测井参数之间的相关性研究,找到了产能的预测方法,即直接利用测井资料建立与产能间的关系,而不是利用解释的成果资料,这就避免了资料解释中带来的各种误差。最后,对实际井的资料进行分析评价,结果表明利用测井资料进行的产能预测效果良好。

绿色铸造与智能化生产研究

为进一步推动我国工业铸造领域健康发展,提高铸造企业日常生产效率,铸造企业应以加强绿色铸造管理为立足点,通过建立绿色管理机制、落实全生命周期管理等措施,逐步实现绿色铸造目标。并采取规划精益化设计思路、搭建自动化运输线等策略,建设智能化铸造生产线。整体优化铸造企业铸件生产效果,生动诠释绿色铸造、智能化生产的现实意义。

基于多测井数据的重构技术在约束反演中的应用

在约束反演中,不同的重构技术已广泛用于测井声波曲线,其中多数方法是基于单一测井曲线,构造一条用于合成地震记录的反演约束曲线,方法上不太合理,没有真正反映储层的特征。为此,提出基于多种测井数据构造波阻抗曲线的重构技术,同时讨论了该技术在不同地区、不同测井曲线的重构加权系数取值范围,分析了不同加权系数获得的反演效果。应用该技术重构的波阻抗曲线能真正反映储层的特点,提高了波阻抗反演剖面的分辨率,显著改善了对储层的描述和预测能力。通过在某区块的实际应用,取得了好的效果,表明该方法是一种简单、实用、有效的曲线重构技术。在井资料丰富的地区,应用该技术能够取得更好的储层描述及预测结果,并为储层约束反演提供了一个值得借鉴的声波曲线重构思路。

科研生产一体化 探索发展新路径

让科研、生产两个＂轮子＂都快速转动起来,走科研融合生产,相互撞击、互为作用的发展之路,这是川庆钻探公司地质勘探开发研究院（以下简称川庆地研院）近年来一直探寻的全新课题。