考虑Markov岩性预测的引水隧洞施工全过程仿真研究

针对引水隧洞的施工,利用Markov岩性预测模型对地质岩性进行预测,得到隧洞沿程的岩性概率分布。在所得概率分布的基础上,随机确定隧洞岩性情况,并进行相应仿真参数的选择,进行考虑岩性不确定性的引水隧洞施工全过程仿真。结果表明:在仿真参数选取时考虑地质条件的影响能够更全面地反映施工过程的不确定性,有助于更好地分析隧洞的施工风险。

基于多尺度数据融合Markov链模型的岩性随机模拟

Markov链模型在储层随机建模中发挥着越来越重要的作用,但难以融合岩心、测井、地震等多尺度数据限制了它在实际中的应用。依据前人研究的结果,提出了将多尺度数据融入到Markov链模型中的相关方法和公式,即将大尺度数据作为条件数据以贝叶斯公式表达,同时利用公式将小尺度数据转换为井点硬数据。应用此方法对SL盆地Y地区过井剖面进行的岩性模拟表明,相对于无数据融合的方法,此方法能更加直观、准确地揭示薄岩性层的分布。

TBM隧道岩石可掘性评价指标及其应用研究综述

TBM(Tunnel Boring Machine)掘进施工成本中,刀具的磨损占比很高,这通常是由于TBM的刀具设计与岩石强度及硬度不匹配。因此需要对TBM隧道岩石进行可掘性评估,为刀具设计及施工参数确定提供依据。岩石可掘性评价在TBM围岩分级、掘进效率预测等方面十分重要,是评估TBM施工效率与成本的关键,但隧道TBM开挖过程中岩石可掘性的评价通常相当复杂,需要考虑许多参数,且至今国内外对可掘性这一指标尚未有标准化定义。通过文献检索,本文针对可掘性指标的定义,可掘性的研究应用等方面研究进展进行综述。结合已有的研究成果,对TBM可掘性未来的研究方向进行了展望。

基于PCA和改进BP组合预测模型的矿岩可爆性研究

为了更精确地对矿岩可爆性进行预测分级,对BP神经网络评价方法进行优化,建立了主成分分析法和改进BP神经网络相结合的矿岩可爆性分级评价模型。以具体矿山为例,考虑影响矿岩可爆性的10项评判指标,统计15个实际矿山的样本数据。利用SPSS软件对样本数据进行主成分分析,将输出结果作为改进BP神经网络的输入因子,矿岩的爆破等级作为输出因子,得到的分级预测结果更加准确且精度更高。结果表明:该模型对矿岩可爆性分级的相对误差都控制在6%以内,与未经主成分分析的BP神经网络预测误差相比,预测精度显著提高。该组合预测模型为矿岩的可爆性分级提供了一种更加完善的评价体系。

基于岩性划分的渗透率预测模型研究

针对常规渗透率解释模型预测的渗透率误差较大,难以满足油田开发中后期油藏数值模拟需求的难题,在分析渗透率中储层岩性、孔隙度、泥质含量诸影响因素的基础上,提出先使用测井曲线采用交会图技术识别出储层岩性,然后根据不同的储层类型,分别建立不同的渗透率预测模型。该方法综合考虑了储层岩性、孔隙度以及泥质含量对渗透率的影响,经过在秘鲁B油田中应用,取得了良好的地质效果,其渗透率预测精度得到了较大提高,为后期油田开发调整方案的制订奠定了良好的地质基础。

碳酸盐岩岩性预测模型的建立与应用——以建南地区龙驹坝构造为例

碳酸盐岩气藏的储集能力受控于岩性。作者以建南地区龙驹坝构造的资料为基础,阐述了碳酸盐岩岩性预测模型的建立方法和步骤,并以实际资料分析了岩性预测模型可信性。应用该模型预测龙驹坝构造的岩性,预测结果与实钻结果基本符合,说明作者建立的碳酸盐岩岩性预测模型具有良好的实际应用价值。

模型反演方法在煤层顶板岩性预测中的应用

在充分分析山西某煤矿地质情况、测井资料状况和地震数据体的前提下,提出了一套基于煤层顶板岩性反演的方法和关键技术,对岩性反演数据体进行解释,得出了煤层顶板岩性分布图,为煤矿的安全开采提供了依据。

基于勒让德多项式逼近的钻孔岩性分布特征预测模型

露天开采过程中,根据已知岩层特征信息,预测待穿孔位置的矿岩层岩性分布特征,有利于适时动态调整穿孔钻机的钻速及钻压,提高露天矿山穿孔速度。以勒让德多项式为基础,结合概率密度多项式函数逼近法和最小二乘法,建立了露天矿钻孔岩性特征预测模型和计算方法,并根据某铅锌矿的勘探钻孔信息,对预测模型进行了验证。结果表明:建立的钻孔岩性分布特征预测模型能够根据已知的钻孔岩层特征信息,预测出两个钻孔之间任意位置的岩性分布特征,预测结果的最大误差为3.12%,精度能够满足露天矿山穿孔作业对岩性分布特征预测的需要;建立的预测模型对于层状分布的岩层有更强的适用性。

蛋白质二级结构的条件隐Markov性及其预测问题

蛋白质二级结构预测问题自1957年首次被提出迄今已有40多年了,从知道的文献中可以得出如下信息:在统计意义之下,蛋白质序列中氨基酸之间的相互作用较弱,所以,统计方法中所依赖的独立性假设虽然不是从物理背景中得来的,但的确有其合理性和方便之处;交互信息准则优于均方误差准则;信息和统计的思想和方法在预测二级结构中不可低估;加入蛋白质的一级结构之外的信息可帮助提高二级结构预测的精度;而直接从一级结构出发无附加信息的情况下预测二级结构,现存在的预测方法的预测精度仍然无较大突破;预测精度和所使用的蛋白质样本序列在总体样本中的覆盖率,是评估各种预测方法的有效性的两个重要指标。本文作者建立了一个集蛋白质一、二级结构为一体联合结构模型,并将上述信息囊括在其中。由该模型首先得到蛋白质一、二级结构的信息与统计特性,然后利用这些特性分别对蛋白质一、二级结构中各种变量的信息传递关系及隐Markov性进行定量分析和确切地统计描述。最后给出直接从一级结构出发预测二级结构的几个原则。

隧道围岩–初支系统灰色突变失稳预测模型研究

为了预测风化岩质隧道围岩–初支系统的失稳险情,结合具体工程实践,采用系统工程科学理论和非线性科学的灰色尖点突变理论,根据系统协调性变化趋势判断其稳定性的原理,对围岩–初支系统的拱顶沉降和洞周边墙变形收敛值的现场监测数据进行平滑处理和一次累加生成变换,进行围岩–初支系统的拱顶沉降与洞周边墙的变形收敛值之比与距初支时间的多项式回归拟合,建立一个围岩–初支系统的灰色尖点突变失稳预测模型,对围岩–初支系统的失稳时间进行预测。研究结果表明:可通过建立围岩–初支系统的灰色突变失稳预测模型分析系统协调性的发展趋势,判断其稳定性;获得围岩–初支系统失稳的临界时间和系统失稳的前后时间差,准确地对围岩–初支系统失稳过程(包括临界状态)进行预警预报。

岩性圈闭综合预测技术在油气勘探中的应用

运用沉积相、测井地质学、地震信息储层预测等方法和技术,结合地震、测井信息及地质资料,建立地震相、测井相和沉积相的关系,摸清砂岩成因及分布规律是建立预测岩性圈闭模型,指导油田勘探的有效途径。实践表明,该项技术在油气勘探中取得了较好的应用效果。新发现莱10-斜7、莱2南、广2南等5个岩性圈闭,提供可钻探井位4口,完成探井2口,新增探明石油地质储量62×104t。

复杂岩性及多相流体智能识别方法

基于优化算法与分类算法的基本原理,针对K-Means优化后的岩心、测井和产液数据集,利用自组织特征映射神经网络SOM聚类建立岩性预测模型,综合决策树和支持向量机建立流体预测模型,并利用遗传算法、网格算法和二次算法对支持向量机的重要参数进行优化,以精确识别复杂储集层岩性和多相流体。对准噶尔盆地东部五彩湾凹陷石炭系复杂储集层4口新井进行精细解释,SOM岩性预测模型、决策树和支持向量机流体预测模型识别准确率分别为91.30%和95.65%,岩性复杂并非导致该储集层中流体性质差异的主要因素;由于研究区数据集复杂性和非线性程度不够强,导致决策树的建模精度优于支持向量机,分别为94.31%和86.97%,且线性的多项式函数性能优于径向基函数RBF和神经元函数Sigmoid、支持向量分类机中C-SVC的分类性能和泛化能力强于υ-SVC。

地质模型反演预测隐蔽油气藏

常规波阻抗反演难以解决岩性油气藏勘探开发的难题。地质模型反演技术和方法是运用钻井、地质资料和参数建立地质模型,在地质模型的约束下进行反演,得到相应的地质数据体(密度、电阻率、速度数据体等),根据数据体进行分析可以预测油气藏。准噶尔盆地白家海地区地质条件复杂、构造圈闭贫乏的C8井区,侏罗系三工河组储层与非储层波阻抗差异较小,而密度和电阻率差异明显,经过地质模型反演,得到密度和电阻率数据体,进行交会预测油气藏分布,预测结果基本得到了验证。

考虑地质适宜性和滚刀直径的TBM刀具消耗预测

刀具消耗是TBM施工成本管理的重要研究内容。将影响刀具消耗的主要因素归纳为地质条件、机械因素和掘进参数3个方面,在此基础上讨论了刀具消耗与围岩等级、TBM工作条件等级之间的关系。在总结和分析利用TBM工作条件等级进行刀具消耗预测研究的基础上,对拟合函数进行优化,并引入滚刀直径影响因子,构建同时考虑地质适宜性和滚刀直径的TBM刀具消耗预测方法。通过对兰州水源地建设工程输水隧洞TBM1掘进段的刀具消耗分析,验证提出的TBM刀具消耗预测方法的合理性。研究结果表明:1)TBM工作条件等级可以反映TBM掘进性能和地质适宜性特点;2)拟合函数ln(x-1)和ln x更适合描述和预测刀具消耗规律;3)滚刀直径对刀具消耗具有一定影响,滚刀直径越大,刀具消耗越小;4)同时考虑地质适宜性和滚刀直径的TBM刀具消耗预测模型的计算结果更接近实际耗刀率;5)刀具消耗与岩体完整性密切相关,与实际耗刀率相比,Ⅱ类围岩的预测计算结果略高,而Ⅲ类围岩的预测计算结果略低。

地震属性模式聚类预测储层物性参数

地震模式聚类预测技术是一种模式识别技术,在油气储层预测中有广泛的应用。其应用成功的关键在于:1所用地震资料的质量满足高信噪比、高分辨率及高保真度的要求;2建立准确的地质模型(综合框架) ,为神经网络的训练提供好的学习样本;3选用多层感知器神经网络。在上述第二个环节中,涉及储层层段划分上应力求按岩性特征细化,然后按测井细分层数据对地震信息进行准确标定,建立地震属性信息与地质、井信息的联系。文中列举了两个油田的应用实例,进一步证实了此方法的应用效果。

应用地质统计学反演技术预测砂岩型铀矿

砂岩型铀矿主要分布在砂与泥岩互层中，地层的分布特点是横向上具有一定连续性，而纵向上相变快、厚度薄，给地震预测带来较大困难。针对内蒙古自治区测老庙盆地地层层数多，厚度薄的特点，采用地质统计学反演的方法预测有利于成铀岩层。通过比较地层岩性与物理属性的相关程度，发现电阻率对岩性具有较高的灵敏度。依据测井资料建立岩性概率模型，以电阻率剖面与岩性概率模型约束地质统计学反演，得到地层岩性剖面。地层岩性剖面表明：该区铀矿主要集中在深度100 m左右及180～260 m二个层段，其岩性结构表现为砂泥-细、粗砂岩-砂泥/泥。

地震属性技术在现河地区滑塌浊积岩油藏勘探的应用

地震属性综合研究技术可以实现对地层、岩性等特征的识别与综合描述。滑塌浊积岩岩性油藏是现河地区重要的岩性油藏勘探目标之一,勘探潜力巨大。本文在地震属性分析的基础上,对滑塌浊积岩的分布特征和成藏控制因素进行了分析,并将滑塌浊积岩划分为三角洲滑塌浊积岩和远岸深水浊积扇两种成因类型。在综合研究滑塌浊积岩的地震响应和地震相特征的基础上,提出了两种不同勘探程度下的滑塌浊积岩岩性油藏的勘探思路和应用的技术系列,重点讨论了不同勘探阶段所使用的地震属性种类,钻井结果表明上述技术具有良好的应用效果。

考虑开发动态的定性经验出砂动态预测

储层出砂是一个动态发展的过程,仅凭开发初期的测井资料开展定性经验出砂静态预测难以满足开发需要,应综合考虑开发动态资料来开展出砂动态预测。首先,在模拟三轴应力环境下进行了不同含水饱和度及孔隙压力变化影响下的疏松砂岩纵波波速测试,研究表明随含水饱和度增加,纵波波速逐渐增加,且胶结越弱,含水饱和度对纵波波速影响越显著;随储层孔隙压力降低,纵波波速逐渐增加,且胶结越强,孔隙压力变化对纵波波速影响相对越小;其次,采用二元二次函数拟合及最优化原理建立了含水饱和度及无因次孔隙压力变化综合影响的纵波波速模型,在此基础上引入储层压力亏空、含水率及岩性影响因子,发展了经典的组合模量模型,建立了定性经验出砂动态预测模型。加蓬Obangue油田现场应用分析表明,该模型具有较好的可靠性和实用性。

基于Markov链的隧道围岩破碎状态模拟研究

提出了间隔钻孔数据修正的Markov链隧道围岩破碎带分布预测模型,将隧道围岩的分布统计规律转化为随机转移状态矩阵,采用间隔钻孔信息修正的方法,进行模拟计算,得到隧道围岩破碎状态分布图.结合张石高速某隧道工程勘察资料,建立隧道右洞(里程RK73+450~RK77+450)沿隧道走向的地质剖面围岩破碎带分布图,对比开挖数据验证改进的Markov围岩破碎带预测模型的真实可靠性,经统计准确率80.7%~89.6%.为隧道及地下工程设计施工提供数据支持.

地质模型反演预测隐蔽油气藏

常规波阻抗反演难以解决岩性油气藏勘探开发的难题。地质模型反演技术和方法具有明显的优势，即运用钻井、地质资料和参数建立地质模型，在地质模型的约束下进行反演，得到相应的地质数据体（密度、电阻率、速度数据体等），根据数据体进行分析可以预测油气藏。准噶尔盆地白家海地区地质条件复杂、构造圈闭贫乏的C8井区，侏罗系三工河组储层与非储层波阻抗差异较小，而密度和电阻率差异明显，经过地质模型反演，得到密度和电阻率数据体，进行交会预测油气藏分布，预测结果基本得到了证实。