基于BP神经网络模型的随钻测井曲线预测

随着剩余油气资源的勘探开发难度不断增加,随钻地质导向仪器的应用越来越广泛。但在实际钻井过程中,随钻地质导向仪器中测量地质参数的传感器与钻头之间存在一定的距离,导致所测地质参数与正钻地层间具有一定的延迟,影响了地质导向仪器的导向效果。利用BP神经网络的自组织、自学习、非线性动态处理等优势,通过自然伽马反映地层岩性,而地层岩性与钻压、排量、钻时等钻井工程参数具有一定关联,以待钻井周围已钻邻井资料作为样本进行学习和训练,建立了BP神经网络预测模型。利用当前正钻井随钻地质导向仪器已测量井段的参数对BP神经网络的权重系数进行精细调整,最后采用该BP神经网络模型及当前钻井工程参数对钻头正钻地层的自然伽马参数进行预测。实例应用表明,该方法预测计算得到的自然伽马数据较为准确,与实测自然伽马曲线相比具有较高的相似性,可以作为仪器测点零长井段地质参数的预测方法,为实际钻井过程中地质导向提供一定的参考。

随钻测井曲线的模拟生成及其地质导向应用研究

随钻测井曲线在地质导向钻井和实时地层评价中有着重要的用途。考虑到实际钻井中常测有一条随钻伽马曲线而未测随钻电阻率和孔隙度曲线这种情况 ,文章介绍了一种实时构造随钻测井曲线并用于水平井钻井的地质导向新方法。该法根据邻井 (直眼井或水平井 )的测井和录井资料 ,借助于回归分析法和BP神经网络法 ,可模拟生成随钻电阻率和孔隙度曲线 ,利用该模拟曲线可提高地质导向钻井的能力。将该法应用于新疆莫北油田3口水平井的实时钻井中 。

基于RSD方法随钻测井曲线实时对比技术研究

水平井测井曲线测深与真实垂直深度对比分析,依靠人工经验对曲线形态进行判断存在较大误差。提出了相对地层深度方法(Relative Strata Depth,RSD)用于水平井随钻测井曲线实时对比,RSD采用三次样条插值函数计算水平井测井曲线垂直深度及RSD刻度,将水平井测井曲线按照地层关系投影至垂直道上,实现多井测井曲线形态和数值的直接对比。该方法能够显著提高随钻测井曲线对比准确度、地质导向精度和工作效率。

大斜度井和水平井随钻测井曲线形态异常分析及在地层划分中的应用

随钻测井在渤海海域大斜度井和水平井中得到了广泛应用,但由于井斜、地层产状以及测井仪器探测范围的影响,所测得的曲线常常在形态上出现一定程度的异常,使得利用随钻测井资料进行地层划分存在许多困难。分析了渤海海域大斜度井和水平井随钻测井曲线的形态异常现象及其影响因素,从仪器探测范围、曲线特征标志以及综合地质录井资料(钻时、岩屑、气体等)等方面就如何利用随钻测井曲线进行地层划分作了探讨,提出了3种地层划分方法,有效解决了随钻测井曲线形态异常带来的地层划分难的问题。

基于剖面的水平井随钻测井曲线成图技术

为了提升水平井地质导向建模的精确度,提出一种在地震剖面上沿着井眼轨迹显示随钻测井曲线的方法。根据井斜数据为离散点数据组的特性,采用最小曲率半径法计算井斜数据,并通过投影图示法在剖面上显示二维井眼轨迹;同时引入平行曲线的概念,利用差分格式计算出井眼轨迹上每个离散点的对应平行点,经过曲线拟合和平滑操作形成剖面上的测井曲线道和曲线。基于.NET平台,采用C#语言,形成具有交互操作的水平井随钻测井曲线可视化系统。实验和测试结果表明,通过对比剖面形态和曲线形态,该可视化技术能有效地帮助解释人员了解地质形态,对水平井地质导向有着良好的指导作用。

环境因素对页岩气水平井随钻测井曲线的影响

随钻测井曲线因受环境影响导致页岩气水平井地质导向钻井的效果变差。以威远地区页岩气水平井随钻测井曲线为研究对象,针对研究区常用的随钻测井曲线,分析了环境因素对随钻伽马、随钻中子和随钻岩性密度及随钻电阻率测井的影响,包括井眼大小及不规则井眼(如螺纹型井眼)、仪器偏离间隙、泥浆比重、围岩和层厚、地层各向异性、井轴与地层的相对夹角、有机碳(TOC)含量等。给出了这些影响因素的的环境影响校正图版,从而对随钻测井资料进行定性与定量的评价。该研究对页岩气水平井随钻测井曲线的实时解释和地层评价具有重要意义。