一种基于机器学习的测井与地震属性联合反演方法

整装油气藏随着多年的开发在不断减少,薄层油气藏逐渐成了精细开发的对象。深度采样间隔可以小到0.1 m的测井技术在纵向上有着较高的分辨率,但井间的地下地质情况由于没有可供测井仪器下入的井孔通道而不易洞明,作为寻找油气资源主要手段且有着较好横向连续性的地震勘探,因分辨不出小于地震波长度1/4的薄层而受到制约,测井与地震联合反演兼具测井的纵向分辨率高和地震的横向连续性好的优点。基于模型驱动的井震联合反演方法要求具有先验的确定性映射算子,而基于数据驱动的井震联合反演方法则不用精确的褶积模型表达式。从地震记录到测井曲线的映射反演,无需建立初始模型,但输入数据中只有地震记录一种信息致使泛化能力不高,将测井属性与地震属性构成的二维矩阵作为卷积神经网络的输入,以提高泛化能力。从测井曲线到地震记录的映射反演,不受褶积模型的限制,却依赖于初始模型且尚存多解性,将测井与地震属性联合反演结果作为初始模型,并在损失函数中添加一项正则化约束条件,以降低多解性。Marmousi-Ⅱ模型测试和Blackfoot地区的应用实例结果表明,所提方法反演速度更加接近实测速度,从预测的速度剖面上能够更好地辨认出薄层。

异型钢丝铠装电缆研发及在水井测调中的应用

近年边测边调一体化注水井电缆测调工艺得到了规模化应用,但常规铠装电缆在测调过程中由于其结构及工艺特点难以密封,易造成污水刺漏外溢污染环境。为杜绝环境污染,达到清洁生产的目的,创新研发了异型钢丝铠装密封型电缆,将外铠钢丝用特殊拉丝工艺拉制为扇环形,电缆圆周为光滑的圆形,减少了磨损,同时内外铠装层之间使用密封脂和耐腐蚀高分子聚合薄膜进行充填,提高了耐腐蚀能力。该密封型电缆在现场测调实践中有效控制了污水溢流和环境污染,取得了良好的应用效果。

浅析试井深度校正方法

采油测试工作中,试井钢丝计量方法极易出现的计量误差和采用的井下参照物失准等,导致分层调配水嘴投捞层位错误、分注井分层流量和油气水井压力、温度测试数据准确性不高等问题,对此,必须对测试绞车试井钢丝测试深度的校正方法进行探讨。本文论述了深度在测试工作中的重要性,提出了应用相应的技术手段来实现深度校正的方法和工艺。通过试井深度校正标准的实施,可以减少或消除深度记录系统的误差,提高试井现场施工和资料解释精度,为油田试井工作质量的提高奠定坚实基础。