多矿物模型分析的最优化测井解释

介绍了一种基于最优化测井解释的多矿物模型分析,通过大量应用可以看出,该方法能准确快速地识别出地层的岩性,并能对矿物类型及油气层做出科学的评价。

基于改进差分进化的最优化测井解释技术

最优化测井解释技术的发展,弥补了常规方法的局限性。尤其是在油气勘探逐渐向复杂储层上发展时,最优化测井解释可以综合利用多种信息的优势越发明显。基于对差分进化算法的改进进行最优化测井解释,尤其是针对其早熟与适用于无约束条件下寻优等缺点,采取复合型算法生成子代来避免早熟,又加入alpha约束来进行有约束条件下的寻优。在进行测井解释时,分析区域岩性,选取测井特征明显的测井系列确定体积模型,可以利用重构测井曲线进行自检验,并且可以结合取心资料进行验证。

基于复合蛙跳算法的火山岩最优化测井解释方法

火山岩岩性复杂,不同岩性的矿物种类差异大,因此火山岩储层的矿物含量计算难度大。最优化测井解释方法是一种有效的储层参数计算手段,其中的关键在于建立准确的测井解释体积模型以及选取合适的最优化方法。根据火山岩主要矿物特征建立火山岩体积解释模型,将石英、长石、铁镁矿物作为骨架矿物,凝灰质作为填充物,并首次引入蛙跳算法(SFLA)计算火山岩储层参数。鉴于SFLA在寻优后期搜索速度变慢,精度不高的缺陷,以及复合形方法(CM)具有极强的局部搜索能力,但优化结果受初始点的影响较大,易陷入局部极值的特点,提出了一种将蛙跳算法的进化思想与复合形方法极强的搜索能力相结合的复合蛙跳算法(CFLA)。首先按照种群中顶点的目标函数值大小进行排序、分组,然后在每个子种群中利用复合形方法进行局部进化,最后将所有子种群中的顶点进行混合以保证全局信息的交流。该方法应用于实际资料处理的结果表明,相较于蛙跳算法,复合蛙跳算法的计算精度明显改善,它同时克服了蛙跳算法在寻优后期搜索速度变慢的缺陷,计算效率提高约1倍。

西加盆地泥盆系页岩气储层最优化测井解释

针对西加盆地泥盆纪页岩气储层矿物和流体分布复杂,常规解释精度低的问题,依据XRD分析数据与测井识别建立了页岩气储层多矿物模型,构建了最优化测井解释目标函数。采用最优化方法求解最优目标函数,获得了西加盆地泥盆纪页岩气储层的矿物组分、流体含量及对应理论测井曲线。对比岩心分析与最优化解释结果可知,二者相对误差为3. 17%～7. 32%,反映出最优化测井解释方法在西加盆地泥盆纪页岩气储层中应用的有效性与适用性。该项研究为西加盆地泥盆纪页岩气储层物性参数分布、矿物含量以及可压裂性研究提供了技术支持。

人工蜂群最优化测井解释方法在致密砂岩储层评价中的应用

最优化测井解释方法打破了常规解释的局限性,充分利用测井资料及地质信息,可有效地评价复杂岩性储层,而优化算法是最优化测井解释的关键。利用人工蜂群(ABC)最优化方法求取苏里格致密砂岩储层某段的各组分体积含量,并与细菌觅食-复合形混合算法(BFA-CM)和遗传算法(GA)进行对比。结果表明,ABC最优化测井解释方法在处理致密砂岩储层时具有参数设置简单,全局搜索能力强,不需要二次优化就可达到所需精度,为最优化测井解释提供了一种新方法。

海鸥优化算法在四川盆地渝西区块H井区页岩气储层最优化测井解释中的应用

页岩气储层矿物类型多样,常规的测井解释方法难以建立储层参数体积模型。最优化测井可以有效地评价多矿物组成的复杂岩性油气藏,但该方法的关键是优化算法的选择。利用最新提出的海鸥优化算法对四川盆地渝西区块H井区页岩气储层进行了矿物、物性参数等最优化测井解释,并与遗传算法和遗传—复合形混合算法进行了对比。结果显示,海鸥优化算法的最优化测井解释与岩心分析资料吻合较高、误差小、计算速度较快,弥补了遗传算法过早收敛、容易陷入局部最优以及遗传—复合形混合算法需要二次优化、搜索速度较慢等不足。这为海鸥优化算法在其他地区页岩气储层评价中的应用提供了借鉴。

遗传最优化算法在砂砾岩储层测井评价中的应用

砂砾岩储层作为非常规的油气藏其储层具有埋藏深、岩性复杂、低孔隙度低渗透率、孔隙结构复杂、非均质性强等特点,难以精确划分岩性并建立准确的解释模型,给储层参数的求取带来很大的困难。最优化测井解释可充分利用所有测井信息、测量误差和响应方程误差及地质资料和工作经验,从所有可能的解释结果中找出最合理的解释结果。将遗传算法引入砂砾岩储层最优化测井解释,取代经典的数学算法求取储层孔隙度等参数。对松辽盆地实际测井数据进行了处理,取得了较好的效果。

萤火虫算法在凝灰质砂岩储层测井解释中的应用

凝灰质砂岩储层的岩石成分和孔隙结构复杂,物性变化大,准确计算出各成分的体积分数,特别是凝灰质的含量,是提高这类储层测井解释精度的关键。在求解此类问题时,传统测井解释方法中的简单矿物模型及其方程组解法容易出现不稳定的解或不合理的解释结果。为此,提出了一种基于萤火虫算法的最优化测井解释方法,结合岩石体积物理模型,应用于海拉尔盆地凝灰质砂岩储层解释。在综合考虑各种误差与约束条件的情况下,计算出了凝灰质含量、孔隙度等储层参数。计算结果与岩心数据吻合度较好,说明萤火虫算法可行,最优化测井解释的结果可靠。

复杂碎屑岩矿物组分最优化测井定量分析

为获得塔中地区志留系柯坪塔格组连续性地层沉积剖面,采用薄片鉴定资料和X射线衍射分析数据,建立了多矿物模型,采用拟牛顿法对8条测井曲线进行处理,获得研究区碎屑岩矿物组分和孔隙流体含量及相应的理论计算测井曲线;用置信区间法和目标函数值法对理论计算测井曲线进行质量检验表明,理论测井曲线与实际测井曲线之间平均相对误差仅为7.88%;采用薄片鉴定资料和X射线衍射分析数据进行验证,表明最优化测井解释所得矿物组分含量与测试分析数据高度吻合。计算结果为岩性精细划分、油水层识别、沉积环境分析及成岩作用研究提供了定量数据。

低对比度砂岩油层岩石组分核磁与常规测井联合反演方法

南海东部恩平地区浅层分布大量低对比度油层,其颗粒组分以极细砂为主,细粒组分对放射性的高吸附导致这类油层自然伽马高,常规测井特征与泥岩对比度低。本文利用泥岩和低对比度砂岩在核磁测井上的明显差异,从核磁测井T2谱中提取出"大孔率"曲线,认为"大孔率"是地层不同粒级砂岩储集空间的综合响应,可表征地层的岩石粒级组分,并进一步推导出"大孔率"的测井响应方程,联合常规测井响应方程共同构建最优测井解释目标函数,对地层岩性进行联合反演,从而获得准确的极细砂组分含量。该方法已在恩平地区浅层得到广泛应用,识别出大量低对比度油层,取得了较好的增储效果。

渤海05/31合同区火成岩岩性测井识别方法及应用

渤海05/31合同区各目的层组发育大段的火成岩。火成岩较碳酸盐岩的矿物成分复杂,岩性多样,研究难度较大。由于目前该区在火成岩段未进行钻井取心工作,其火成岩岩性解释仅仅依靠录井岩屑资料,误差较大,且与测井曲线反映的岩性存在明显不符的现象。在对该区测井资料进行标准化处理基础上,开展火成岩岩石学和测井响应研究,基于岩屑录井,岩屑薄片及地球化学方法,总结相对应的测井响应特征和岩石物理敏感参数,利用标准井测井资料建立火成岩岩电识别标准和图版;采用Elan-Plus最优化模型组综合解释技术,编制了合同区6口井火成岩测井骨架矿物分析和岩性识别成果图。经过验证,测井岩性识别效果较录井岩屑有了较大程度的提高。

自适应混沌粒子群算法在油水两相流动分析中的应用

针对垂直井中油水两相流动的最优化测井解释,提出了一种新的自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO)。该算法具有较强的全局搜索能力,能以较大的概率收敛到全局最优解。然后,针对用仪器测井值和理论响应值建立的误差函数(非相关函数),用ACPSO算法进行优化处理,对实际井的处理结果表明,该算法是可行的。

定量曲线重构技术在井-震约束反演中的应用——以川西新场气田须家河组储层预测为例

介绍了一种基于最优化测井解释结论的定量曲线重构技术。常规曲线重构通过定性结合电测曲线与放射性曲线,突出了储层差异,但传统的曲线重构算法,往往与定量的反映地下地质信息形成矛盾。本文利用最优化测井解释各矿物体积含量,从地层组分含量的角度重构测井曲线,既突出了储层差异,同时保证了所反映地质信息的准确性。

定量曲线重构技术在井-震约束反演中的应用——以川西新场气田须家河组储层预测为例

介绍了一种基于最优化测井解释结论的定量曲线重构技术。常规曲线重构通过定性结合电测曲线与放射性曲线，突出了储层差异，但传统的曲线重构算法，往往与定量的反映地下地质信息形成矛盾。本文利用最优化测井解释各矿物体积含量，从地层组分含量的角度重构测井曲线，既突出了储层差异，同时保证了所反映地质信息的准确性。

玛南地区中下二叠统有利储层预测

从测井地层评价出发,将测井解释成果引入到测井地层评价中,质控并提高了最终测井最优化解释的成果,提高泥质含量解释精度,并确定了有效孔隙度的解释公式,从泥质含量及有效孔隙度方面对砂砾岩储层进行了评价,确定了贫泥孔隙砂砾岩的岩性边界,锁定优质储层。借助岩石物理建模的方法,确定了夏子街组和风城组孔隙砂砾岩的弹性参数区间,在地震道集优化处理基础上,利用高分辨率的叠前反演预测弹性属性,进而通过岩石物理反演技术,预测得到孔隙度,从而实现全三维空间的夏子街组和风城组储层的定量评价,并对优质储层进行了细致刻画,预测成果得到了实际钻探结果的印证。