大庆探区复杂油气水层录井综合识别与评价新技术

大庆油田围绕着复杂油气水层的井筒识别与评价难题,开发应用了以地化录井为代表的一批新技术成果,逐渐形成了轻质油层、残余油水层、火山岩气水层等复杂油气水层识别与评价技术系列,先后准确地识别与评价了贝302、徐深1 等一大批高产工业油气流井,在大庆油气勘探中发挥了重要作用。文中系统介绍了大庆复杂油气水层录井综合识别与评价技术攻关项目的主要研究成果,并对其中的资料处理与评价方法做了进一步改进、完善和提高。

对应分析油气水层识别方法及应用

为解决复杂油气藏油水层识别难的问题 ,在采用多参数判别油水层方面 ,先后出现了灰色理论分析方法、数理统计方法、模糊聚类方法、神经网络方法、微差分析方法 ,这些方法的判别结果大多属于定性和半定量的。采用对应分析的方法 ,能充分地利用测井、录井、试油等方面的信息 ,比其它方法具有较大的实用性。采用该种方法 ,运用DELPHI语言编制的软件 ,对龙西—巴彦查干地区 8口井 2 9层的判别结果 ,经试油证实油水层识别符合率可达到 89 6 %。

准噶尔盆地石南31井区清水河组油气水层分布规律

针对石南31井区储层岩性多变、油气水关系复杂等问题,按不同岩性识别油气层、水层和干层,据油气不同测井响应特征进一步识别油层和气层.将储层划分为细砂岩、中粗砂岩和砂砾岩3类,识别储层流体性质,分析油藏分布特征,指出油层、隔夹层平面分布特征,探讨油气水层分布规律.结果表明,石南31井区主要有4个油藏.储层所含流体有油、水和气,中北部细砂岩储层为纯油层,南部中粗砂岩储层为水层.气层从南到北分布于全区,主要位于油藏北部和东部局部区域,为今后解释工作具很好指导意义.

用声波测井资料识别油气水层

乔文孝，阎树汶．用声波测井资料识别油气水层．测井技术，１９９７，２１（３）：２１５～２２０用电阻率评价孔隙流体往往受地层流体矿化度的影响，油层低阻、淡水层高阻以及盐水泥浆等造成电阻率解释困难。本文以Ｇａｓｓｍａｎ方程、Ｂｅｒｒｙｍａｎ自洽理论为基础，研究了用声波测井资料和密度资料估算渗透层孔隙流体的弹性模量，进而评价油、气、水层的方法，成功地处理了２０余口井的资料，取得了明显的效果，为低阻油气层和高阻水层等复杂地层评价增添了一种非电法的评价手段。

人工神经网络在录井油气水层识别中的应用

地质录井油气水层识别有多种方法 ,如岩心岩屑肉眼观察法、录井数据图版法、线性函数判别法等。主要介绍人工神经网络法 ,内容包括方法的基本原理、系统结构组成、判别时选用的参数、应用效果与结果分析。将该方法用于准噶尔盆地不同地区进行实际检验 ,结果表明 :该方法对未知样品的正判率均在 90 %以上 ,明显优于传统方法 ,取得了良好的应用效果 ,证明该方法在这一领域具有广阔的应用前景。

基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法

测井解释过程中的油气水层识别实质是一个模式识别问题。基于统计学习理论发展起来的新一代小样本学习算法—支持向量机,是至今模式识别问题强有力的解决方法之一。依据测井所得到的小样本、不适定性等数据信息进行网格搜索及交叉验证对目标函数寻优,找到最佳参数建立了最小二乘支持向量机分类器模型;针对现有方法在解决油气水层识别问题中的不足,提出了基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法,并将此方法应用于大庆油田某油藏的油气水层识别。结果表明,此方法较人工神经网络和标准支持向量机方法具有更快的运算速度和准确率,是一种值得进一步研究及推广使用。

油气水层地球化学识别在准噶尔盆地陆西地区的应用

以准噶尔盆地陆西地区为例，介绍了油气水层识别方面的研究新进展。含油包裹体颗粒指数（GOI）和储集层成岩方解石Mn元素丰度是二项识别油气水层的新指标，油层、油水同层、水层、干层相对应的GOI值最高值分别大致为大于11％、7％～11％、6％～7％和小于6％，相对应成岩方解石的Mn含量平均值一般分别为大于2．5％（质量百分数）、2．0％-2．5％、1．5％-2．0％和小于1．0％．此外，天然气（凝析油）层的典型特征是C20、C21、C22，三环萜烷呈下降型分布，三环萜烷丰度远高于五环三萜炕（两者主峰比值通常大于2．0），重质油层的典型特征是具有25-降藿烷。

基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。

基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法

测井解释过程中的油气水层识别实质是一个模式识别问题。基于统计学习理论发展起来的新一代小样本学习算法——支持向量机,是至今模式识别问题的强有力解决方法之一。本文针对现有方法在解决油气水层识别问题中的不足,提出了最小二乘支持向量机(LSSVM)的油气水层识别方法。该方法依据测井所得到的小样本、不适定性等数据信息建立并归一化数据样本集;通过网格搜索法选择LSSVM训练参数C和σ2,用交叉验证法对目标函数进行寻优找到最佳的参数;通过训练学习数据样本和测试数据样本,建立最小二乘支持向量机分类器识别模型。用本文提出的新方法研究了大庆油田某油藏的油气水层识别问题,结果表明最小二乘支持向量机的油气水层识别方法较人工神经网络和标准支持向量机的油气水层识别方法具有更快的运算速度和准确率,是一种值得进一步研究及推广使用的方法。

碎屑岩油气水层神经网络解释模型

该文针对地质录井油气水层综合解释所用传统方法存在的问题,介绍一种基于人工神经网络的模式识别新方法。采用的神经网络模型为四层BP网络。输入层有14个神经元,第一隐含层25个神经元,第二隐含层14个神经元,输出层有4个神经元。选用了辽河油区400个碎屑岩层样本对网络进行训练,训练后网络识别率达到96.5%。说明人工神经网络是一种有效的综合解释油气水层的新方法。

利用BP人工神经网络建立油气水层解释模型

利用BP人工神经网络误差反传播算法,开发了录井神经网络解释软件,通过对焉耆盆地勘探至今的已试油层的原始资料的学习、训练,建立了焉耆盆地神经网络储层解释模型,运用该模型可圆满地解决储层流体类型(凝析油气层、油气层、油层、气层、油水同层、水层和干层)的划分和识别,使得综合利用气测、地化、测井等原始资料识别储层流体类型,实现计算机处理自动化。其精度及解释效果均令人满意,该方法值得推广应用。

低矿化度地层水地层油气水层识别研究

低矿化度地层水地层是指地层水矿化度与泥浆矿化度相差不大 ,基本在一个数量级。低矿化度地层水地层的油气水层 ,用常规测井解释方法计算的含水饱和度大小难以识别出储层中的油气水层 ,由于油气层 (特别是新疆准南地区 )凝聚有一定数量的天然气 ,天然气对声波、密度、中子测井产生不同的影响。当地层含气饱和度较高时 ,有低中子、低密度、高时差及高电阻率特征明显 ;而含气饱和度较低时 ,气层特征不明显 ,往往被人忽视。所应用的判别流体性质充分地利用了三孔隙度测井 (即中子、密度、声波 )、电阻率测井 (侧向 )在水层的共性和在油气层的各向异性特征 ;利用补偿中子、补偿声波、补偿密度和电阻率测井的交互运算 ,利用计算机技术对这些信息进行放大 ,足以提高三孔隙度和电阻率曲线的分辨能力 ,直观地显示出油气水层。其测井解释符合率达到了 95%以上。

录井油气水层判别的神经网络模型研究

基于BP神经网络的算法原理,本文通过对渤海油田某工区录井、测井、测试数据等解释结论的学习和训练,构建了录井油气水层神经网络解释模型,运用该模型可进行储层流体性质的识别和划分,解释符合率达到了80%以上。

用气相色谱法预测尼日尔三角洲储层中的油气水层

地层评价专家通过电测解释评价储层流体性质通常没有什么困难。这种评价通常由组合中子密度测井仪和重复地层测试器(RFT)来完成。前者用来探测低氢和低电子密度的气层特征,后者用地层压力梯度和样品探测技术评价储层流体性质。但是,在尼日尔三角洲,中子密度测井对砂岩含气反应不敏感,且由于不良钻井条件常常造成卡钻使RFT测试无法进行,然而根据井壁取心抽提物中残余烃的色谱指纹图可以提供独立的识别储层产液特征的方法。通过对尼日尔三角洲Mefa油田多口井大量井壁取心样品溶剂抽提物的色谱分析,发现井壁取心抽提物色谱指纹图能清晰反映储层所含烃的类型。饱含油砂岩色谱指纹图表现为C_(15)+的含油特征,而以含气为主的砂岩抽提物色谱指纹图,则呈现凝析油所特有的简单烃分布,产水层样品抽提物色谱指纹图呈现更简单的图形,表明高分子量烃没有运移到这些层,尽管由于储存长达三年之久而使样品质量欠佳,但这些图形仍是清晰而完整的。此项技术还可用于无当代电测资料但有井壁取心和常规岩心样的老井进行复查和对RFT及电测不敏感的低渗透薄砂层进行重新评价。此项技术适用范围较广。

低孔低渗油藏油气水层快速评价方法探析

众所周知,随着油气田勘探开发的不断深入,如何有效开发低孔低渗油藏正逐渐成为石油地质科技人员的重点攻关项目之一。本文介绍了一种快速评价低孔低渗油藏油气水层的方法,并以我国鄂尔多斯盆地镇径油田为例,详细阐述了该方法的具体应用方法。

用最优化方法进行油气水层的判别

传统的测井解释方法,只采用有限的几种测井资料,按照固定的解释模型,分别地计算储层参数来进行油气评价。而最优化方法,是根据地球物理学的广义反演理论,通过计算理论测井值,并不断调整未知量X,使理论测井值充分逼近实测值的方法,来求得最佳反映实际地层的一组地质参数,是在SUN工作站上,用Geoframe包处理完成的,实践证明最优化方法具有更大的优越性。

油气水层解释方法研究

油气水层识别及储层有效厚度划分是开展精细评价、提交地质储量的基础。论文中对利用电阻率参数交汇、电阻率-孔隙度交汇识别油气水层的方法进行了探讨,分析了储层有效厚度的划分标准,对油气井解释评价具有一定指导意义。

《油气水层综合定量评价方法》研究成效显著

油气水层的识别与评价是油气勘探开发研究工作中的重要环节之一。随着勘探的逐步深入，勘探对象更加多样，勘探区块的油气水关系越来越复杂，对油气层识别评价技术提出了更高的要求。仅依靠以往常规单项录井技术对油气层的定性解释，已经不能满足精细评价的需求。

浅谈火成岩储层油气水层测井识别方法

本文就火成岩储层测井的相关特征进行分析,提出火成岩储层油气水层测井识别方法,以有效提高火成岩储层油气水层测井识别效果,促进我国石油勘探技术水平不断提升。

利用综合录井资料识别油气水层技术

主要研究应用综合录井资料识别油气水层的方法,给出了应用综合录井资料识别油气水层的基本思路,并从定量分析和定性判断两方面,对利用综合录井资料识别油气水层的具体方法进行了讨论。