基于广义S变换的吸收衰减分析技术在油气识别中的应用

广义S变换克服了小波基函数变化趋势固定不变的缺陷,具有较好的时频分析效果和较高的灵活性。将广义S变换引入到地震波吸收衰减分析中,应用最小二乘谱模拟方法消除地层反射系数对子波振幅谱的影响,突出含油气储层在地震记录上的响应;引入"低频增加、高频衰减"(LFR&HFA)面积差值法使得含油气储层的影响占主导地位,提高了油气识别的准确性。物理模型和实际地震资料的应用验证了上述方法的可行性;应用上述方法对实际地震资料进行油气识别,取得的结果与实际钻井结果吻合,证明了上述方法的实用性。

低孔低渗储层测录井资料油气识别方法

青海乌南油田上油砂山组(N22)和下油砂山组(N12)储集层平均孔隙度分别为13.0%和13.6%,平均渗透分别为3.88×103μm2和2.93×103μm2,属于低孔、低渗油田。在低孔、低渗储层,由于油气储层中测井资料受储层岩性、地层水性质和储层物性等影响较大,造成含油气储层测井曲线异常特征不明显,单一应用测井资料识别油、气、水层困难。应用BP神经网络技术对乌南油田低孔、低渗储层的测井资料与录井资料进行综合处理,利用测井信息的丰富性和高分辨率的优势与录井资料识别油、气、水层的直观准确性互相结合对低孔、低渗储层进行油气识别。

油气识别的模糊聚类与遗传神经网络技术

为了解决遗传BP神经网络在储层油气识别中存在的问题,采用改进的遗传算法优化了RBF网络的连接权值及结构,不仅解决了神经网络易陷入局部最优的问题,而且提高了网络的泛化性能.针对储层性质差别大会影响油气识别精度的问题,给出基于马氏距离的模糊聚类方法,对原样本空间按储层性质聚类得到了新的样本空间,并以常规测井和录井资料作为网络的输入参数进行了油气识别.通过样本的聚类处理,提高了遗传神经网络映射的精度.

信息融合技术在变压器油气识别故障诊断中的研究

变压器故障分为放电性故障和过热性故障两大类别,它们均会在变压器油中有所反映。本文通过对变压器油中主要气体的分析,判断变压器的故障类型。具体方法是:利用改进算法的BP网络和信息融合技术,以变压器油中五种主要特征气体作为神经网络的输入,以六种变压器状态作为相应的输出,通过加入动量因子,可以提高学习率系数,充分发挥改进算法的BP网络具有自适应学习能力的优势。仿真测试结果表明,本方法能够在较大范围内准确有效地进行变压器的故障诊断。

AVO简化方程的物理意义及其在油气识别中的应用

地震反射振幅随炮检距变化研究(AVO)的基本原理是反射系数随入射角的变化而变化。这里从精确的Zoeppritz方程出发,根据Shuey及Hilterman提出的P-P波反射系数计算公式,设计多层地质模型进行AVO正演模拟并合成地震记录,利用地震记录对比讨论了Shuey及Hilterman的简化方程各项的物理意义及其在不同入射角范围内对地震记录的贡献。

基于遗传BP神经网络的油气识别

为了建立一种有效的油气储层识别模型,使得能够处理大信息量、复杂样本空间油气信息,本文提出遗传BP神经网络模型,利用遗传算法全局搜索问题解的特性对BP神经网络的权值和阈值进行快速优化,约束BP神经网络训练学习过程。研究表明,相对于传统BP模型,遗传BP模型具有效率高、收敛速度快、适应复杂样本空间和大样本空间训练学习等优点。

基于神经网络的录井资料油气识别方法

针对目前我国各油田录井资料利用率低、解释方法陈旧、自动化程度不高的现状,将神经网络技术用于油气识别。介绍了BP模型,及如何处理实际的录井资料。通过实际应用,表明依据录井资料,用神经网络技术进行油气识别,可提高录井资料的利用率以及现场实时解释,且油气识别符合率达到现场的要求。

海拉尔盆地布达特群裂缝型储集层含油气识别方法

裂缝型储集层对于油气聚集具有重要意义,但是其地质情况复杂,油气识别困难。该文根据海拉尔盆地裂缝型储集层的特点,对影响油气识别的原因进行了分析,提出一套科学的录井方法,经过现场应用取得了较好的效果,对裂缝型油气藏的勘探与开发具有一定的指导意义。

青海乌南油田低孔低渗储层测录井资料油气识别方法分析

本文利用成像测井、阵列感应测井、核磁共振测井等对低孔低渗储层测录井进行油气识别,对青海乌南油田提出了低孔低渗储层油气开发利用的新技术和方法。

基于偶极横波资料的火山岩裂缝及油气识别

火山岩油气藏已成为重要的油气勘探目标和储量增长点。在火山岩的地层评价中,裂缝与油气识别一直是一个核心问题。针对地层矿物成分与岩性十分复杂、常规测井方法很难准确快速识别,应用声波能量衰减对于天然裂缝极为敏感特性,利用斯伦贝谢偶极横波资料可以计算纵、横波及斯通利波能量衰减的特性,实现对裂缝的有效识别。在岩性、物性等因素基本一致的条件下,利用纵、横波能量重叠、泊松比、波速比还可以较好地识别气层。克拉玛依火山岩地层的实际应用效果表明,偶极横波资料在火山岩地层评价中具有十分重要的作用,为火山岩地层裂缝与油气识别开辟了新的途径。

南八仙油气田测井储集层参数与油气识别方法研究

“岩心刻度测井”技术是在获得地质、取心、测试等资料的基础上 ,进行精细测井解释较普遍采用的方法 ,以此为指导思想 ,由南八仙油气田实际资料分析入手 ,通过确定岩性、物性与电性之间的最佳转换关系 ,逐步建立了第三系砂岩储集层的泥质含量、粒度均值、孔隙度、渗透率、含油 (气 )饱和度等储集层参数解释模型 ,其中针对储集层含气时对测井响应的影响 ,分别建立了油气层与水层的孔隙度模型。在测井储集层参数研究基础上 ,与试油气结论相结合制作了油 (气 )、水层识别图版。并依据气层在三孔隙度曲线上存在的特殊的响应特征 ,探讨空间模量差比法、双中子孔隙度差值法等直观识别气层方法与常规方法的验证关系。通过南八仙油气田 8口井资料的实际处理解释 ,取得了较好的效果 ,与试油气资料对比符合率达 85 % ,证实其可做为南八仙油气层识别的有效方法。

细分岩屑荧光颜色法在渤中19-6潜山裂缝储层油气识别中的应用

录井过程中准确识别油气显示对油气勘探具有重要意义。渤海潜山储层录井油气显示识别一直面临着流体性质难判断、油气丰度难评价、油气性质难鉴别等难题。通过分析渤中19-6太古界潜山储层含油气荧光录井特征,建立了细分岩屑荧光颜色法,将岩屑荧光颜色分为5类:蓝白色类、亮黄色类、暗黄色类、无荧光类和浅白色类,对应划分了Ⅰ—Ⅴ类储层。结合前人对潜山内幕油气运移研究成果,建立了岩屑荧光颜色与潜山裂缝型储层中含油品质的关系,佐证了岩屑荧光颜色与油气充注的关系。细分岩屑荧光颜色法在渤中19-6潜山评价中应用效果好,为后续潜山勘探中裂缝型储层油气快速准确识别提供了借鉴。

准噶尔盆地柴窝堡区块储层油气识别与应用

在研究了以岩心、录井及实验室分析资料的基础上,采用了岩心刻度测井分析技术,建立了岩性判别标准和储层物性及含油气性测井解释模型,结合测试成果资料,制定了油气层判别标准,并对柴窝堡地区储层物性及含油气性进行了评价。

RISExpress油气识别与评价软件的开发与应用

本文介绍的RISExpress油气识别与评价软件通过解释方法与计算机技术的融合,实现了解释方法的软件化、一体化、智能化;实现了井场油气水层录井快速综合评价的目的,并且在渤海地区进行了应用验证取得了良好的效果。

地化和气测录井在薄互层油气识别中的应用

东营断陷湖盆广泛发育滨浅湖相的滩坝砂沉积,该油藏具有层薄、低孔、低渗、油层高低阻并存的特点,并受常规测井仪器分辨率的限制,薄互储层的油气识别面临较大的困难。地化和气测录井受储层厚度影响较小,能反映薄层的含油信息,本文利用地化气测录井资料,结合测井、地质信息可以有效地识别薄互油气层。

SVM和BP算法在油气识别中的对比应用研究

在油气勘探领域中,当使用测井资料进行油气层分类识别时,运用传统的方法具有一定的局限性。本文使用了数据挖掘分类算法中的支持向量机(SVM)方法,并实际应用到新疆塔里木盆地油气层识别中。实验中分别采用了支持向量机算法和BP神经网络算法进行对比检验,结果表明通过支持向量机算法建立的油气层识别模型具有更高的识别检验性能,体现了支持向量机在处理多类分类问题中的优越性。

东北长岭凹陷中生界多矿物储层油气识别方法

东北长岭凹陷中生界青山口组油藏和营城组气藏油气储层与其它常规油气储层相比地质成因复杂,岩性由多种矿物成份组成,并具有低孔隙度、低渗透率的特点。运用双孔隙度(t、w)模型为理论基础,建立了一种能适应该地区地层特点的油气层识别方法,解决了在复杂地质条件下识别油气层的目的。该方法不但在井场快速直观解释和室内预处理中显著提高工作效率,而且提高储层定量分析和综合评价中油气识别准确率。该方法在长岭地区腰英台油田和大情字地区达尔罕构造气藏进行了测井分析应用,已取得了显著的效果。

利用储层的频谱吸收特性识别油气藏

窗函数能量归一化的改进广义S变换能在保持时间分辨率不降低的前提下,提高频率域分辨率。本文基于改进广义S变换,通过黏弹性介质波动方程正演模拟,研究黏弹性介质储层的频谱吸收特性。地震波穿过含油气储层时,高频能量相对于低频能量衰减更强,其频谱特征为低频能量相对增加、高频能量相对衰减,因此储层的频谱吸收特性能很好地指示储层的油气富集程度。理论模型和实际井旁地震道的频谱分析结果验证了应用频谱吸收特性检测储层含油气性的有效性和可行性。

核磁共振测井TDA识别油气的影响因素

TDA(时域分析)方法是核磁共振测井的主要方法之一,在判断储层流体类型、性质和孔隙度计算方面有很大的优势,但在应用中却存在一定的局限性.针对TDA方法在流体识别中存在的一些问题,通过数值模拟不同条件的地层对其在油气识别中的影响因素及适用性进行分析.研究结果表明:TDA主要用来识别轻烃,采用D9TW采集模式采集核磁自旋回波串,TDA能识别的轻质油粘度<9mPa.s;长极化时间不变,短极化时间TWS提高到2s,TDA能识别的轻质油粘度<4mPa.s.双TW回波串的差(差值信号,转换为孔隙度单位称为差分孔隙度)与地层孔隙度、含烃饱和度、含氢指数、极化函数等影响因素正相关.对于低信噪比的核磁数据,综合各影响因素,发现烃的差分孔隙度要>1.5p.u.,TDA方法才能有效识别油气和计算孔隙度.

薄储层(体)含油气性识别的HFC技术及其应用研究

以薄储层调谐特征、相位变化特征和高频振幅随频率变化特征为基础,论述了利用瞬时谐频特征(Har-monic Frequencies Characters,HFC)分析技术进行薄储层(体)含油气性识别的理论依据、技术思路和实施步骤。首先对已知样本井井旁道产层段进行频谱分析,总结因产层的含油气性差异而产生的反射波频谱差异;然后选用能够表征频谱差异的多种频率域敏感属性进行交会分析,得到油气分布特征(异常)值,用以识别和预测薄储层(体)的含油气性。应用HFC技术对薄砂岩储层和碳酸盐岩洞缝型储集体进行了油水识别,结果经验证井验证,符合率分别达到84.4%和81.0%。