灰色系统与神经网络技术在水淹层测井评价中的应用

将灰色系统理论与神经网络技术用于水淹层测井评价,建立了高含水期油田水淹层测井解释软件系统,求解反映地层静态和动态特性的一系列参数,描述不同开发期储集层性质。系统的各分析处理模块在集成环境下由菜单统一管理运行,也可以单独以命令方式运行。应用该软件对辽河油田沈８４块Ｓ３４Ⅱ油组开展了地质、沉积微相、水淹层测井解释,处理了不同开发期１２０多口井测井地质资料,获得了较为可靠的储集层描述和水淹层测井解释结果。进而求取剩余油参数及储量,分析了该油组剩余油分布规律及富集区域,为该区块油藏精细评价和进一步调整挖潜提供了依据。图２表１参３（邹冬平摘     

舞阳、襄城凹陷盐湖相地层岩性识别方法研究

针对舞阳、襄城地区盐湖相地层的特点、勘探情况及测井资料现状，采用数理统计、神经网络分析技术等一些近代数学方法，成功地研制了一套定性、定量识别储层岩性的方法，并建立了储层岩性测井参数解释图版和一套适应该地区岩性的测井系列。为全面准确地解释该地区地质情况提供了可靠的手段。     

基于随钻测井的地质导向解释系统研究与应用

通过理论分析和方法研究,实现了地层岩性定性判别和流体性质识别;随钻测井资料预处理和标准化后,可以利用两条随钻测井曲线实时识别地层岩性;经过垂深校正,可以直接与直井测井曲线进行对比分析,并采用直井参数解释方法对所钻遇地层进行随钻地层参数解释,通过邻井对比再结合地质、钻井等资料进行随钻地层评价;提出了从测井曲线中提取小层对比信息和极值方差聚类自动分层方法,实现了所钻地层的层位和岩性对比;研发了水平井地质导向测量参数随钻解释系统。实践表明,水平井地质导向测量参数随钻解释系统能够较好地指导油气藏评价和水平井地质导向钻井施工,随钻解释成果与电缆测井解释成果相比具有很高的可比性。实施地质导向钻井技术的前提是将随钻测井数据与储层地质特征进行实时对比和评价,从而有效控制井眼轨迹的走向。建立实时解释平台是实现地质导向钻井的基础工作,而研发基于地质导向钻井的测量参数随钻解释系统可以为地质导向钻井井眼轨迹控制提供决策依据。     

双探测器碳氧比测井解释方法

为了能够解释双探测器碳氧比能谱测井SNP-3仪器的资料，建立了资料处理系统DCO。它用新建立的解释模型计算出含水饱和度和持水率。从斯伦贝谢公司储层饱和度测井仪RST 的四边形模型出发，用平面解析几何导出了解释模型。在密闭取心井中，用测井数据计算的地层含水饱和度准确。在有油沾污的井中，可以确定出沾污井段。资料处理结果说明该计算模型符合地质规律，已取得初步的地质效果，具有很好的应用前景。     

基于延迟神经网络的地层参数预测软件

针对常规利用测井资料影响地层参数预测准确性的问题，提出利用延迟神经网络模型来解决。为此介绍了用于地层参数预测的延迟神经网络处理软件编制。应用延迟人工神经网络对剩余油饱和废软件进行了预测，结果表明，延迟神经网络模型用于地层参数的解释效果良好。     

多矿物模型分析在潜山地层测井中的应用

在ＦＯＲＷＡＲＤ测井解释软件中，多矿物模型分析程序应用组份分析原理，可以处理泥岩地层和复杂岩性地层的测井资料。应用该程序处理了曙光和牛心索古潜山的测井资料，实现了对潜山地层矿物成份和孔隙度的定量评价，同时在岩性识别，物性参数研究，储层划分和构造研究等方面也取得了较好的效果。     

基于多矿物模型的测井相识别研究

多矿物模型分析基于组分分析原理，采用最优化解释方法处理砂泥岩地层和复杂岩性地层的测井资料，可分辨出单井剖面中地层矿物类别及其体积含量，由此可进行测井相识别。该方法弥补了钻井取心费用高和录井岩屑岩性描述与深度有误差的缺陷．为计算地层参数提供了可靠的岩性模型。该文应用该模型解释了新疆莫北油田M005井区10多口井的测井资料．获得了连续的地层矿物含量剖面、岩性剖面和各种储层参数。通过与岩心资料、录井资料等对比证实，多矿物模型分析提供了一种全新的测井相分析方法，测井岩性识别分辨率高，效果明显。     

舞阳、襄城凹陷盐湖相地层岩性识别方法研究

针对舞阳、襄城地区盐湖相地层的特点、勘探情况及测井资料现状,采用数理统计、神经网络分析技术等一些近代数学方法,成功地研制了一套定性、定量识别储层岩性的方法,并建立了储层岩性测井参数解释图版和一套适应该地区岩性的测井系列。为全面准确地解释该地区地质情况提供了可靠的手段。     

地层倾角测井曲线的计算与处理

文章介绍利用地层倾角(1016)测量信号推导测井曲线的计算与处理方法，给出地质参数的处理原理和解释成果图的形成与含义。结合在数控测井系统中配接仪器的实际，实现地层倾角测井的应用，以取得合格的测井资料，准确地反映出单井构造和沉积信息。     

井震结合地层倾角测井显示技术研究与应用

准噶尔盆地南缘地下地质条件复杂多变,构造褶皱强烈,造成地震资料反射失真。地层倾角测并技术可以精确处理出井筒地层的真实产状,进而指导地下地质构造预测。本文以准噶尔盆地南缘为主要研究对象,开展了复杂构造的地层倾角测井构造处理方法和地层倾角测井资料标定过井地震剖面方法等技术研究,提出了地层倾角测井变参数高陡构造处理方法,同时以地层倾角测井资料为基础建立过井地质模型,实现了井震资料紧密结合的构造解释,取得了较好的应用效果,为准噶尔盆地复杂构造解释提供了新的技术手段。     

利用BP神经网络建立地层压力模型

神经网络是一门新兴的信息处理技术，它已被用来解决测井解释和油藏描述中的模式识别和参数估算等问题。在本研究中我们利用油田现场试采测压资料和测井数据，应用改进的BP神经网络模型建立陕甘宁盆地中部地区地层压力及岩石破裂压力预测模型。     

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目前低渗透储层测井评价结果与试油效益并不令人满意，其原因是低渗透储集层类型的差异导致其导电性和测井响应特征不同，而测井解释大多数还是沿用中高孔渗油气藏的解释方法。因此，低渗透储集层的测井解释模型要针对不同的储集层类型建立模型，其核心问题是利用测井资料进行低渗透储集层类型的识别。文章首先应用毛细管压力曲线、岩电实验数据、物性分析数据和相对渗透率曲线等实验资料，结合实际测井和测试资料，采用地质储层分类标准和储层的分形特征对塔中志留系储层进行分类研究，建立了适应井区的测井分类标准；然后，采用BP神经网络方法建立了识别储层类型的测井分类模型；最后应用该方法处理该层系低孔低渗储层的实际测井资料。其处理解释结果与岩心分析结论比较，符合率高达91.89%，试油结果也验证了该方法的实用性、准确性。     

地层岩性随钻识别的神经网络方法研究

钻井过程中随钻识别钻头当前位置的岩性信息对于合理选择钻头类型、快速建立岩性剖面、及时发现油气层和卡准取心层位有着重要意义。钻井实践证明，地层岩性的变化在钻井参数上有很好的综合体现。以录井资料为基础，结合已钻井的测井资料，根据BP神经网络原理，建立了地层岩性随钻识别神经网络模型。应用该模型在新疆油田进行了地层岩性随钻识别试验，试验结果与测井资料解释结果相比，效果较好，符合率可达80％。     

核磁共振测井在深层天然气勘探中的应用

朱友青，付有升，杨晓玲．核磁共振测井在深层天然气勘探中的应用．测井技术，１９９８，２２（增刊）：７７～８０大庆深层地质条件比较复杂，储集层类型主要是孔隙型的致密砂岩、砂砾岩和孔洞、裂缝型的火成岩。应用ＣＳＵ常规测井资料，在储层参数计算和流体性质识别方面存在一定的困难。核磁共振测井可以直接提供地层有效孔隙度、可动流体和不可动流体体积、以及地层渗透率等储层基本参数，为测井解释奠定基础。文章通过大庆深层探井核磁共振测井资料，综合ＣＳＵ常规测井资料以及其它相关地质资料，对核磁共振测井在大庆深层天然气勘探中的应用效果做了初步分析和评价。核磁共振测井在复杂地质条件下，能够为测井解释提供更有效的储层参数信息，从而提高测井解释质量。     

测井分析软件系统及其在储层评价中的应用

测井分析软件系统既是油藏描述软件系统的重要组成部分,同时也可以脱离主系统独立形成测井分析软件包。该系统有选择地引进吸收了具代表性的各种单井解释程序,同时新开发了多井评价系统,其中包括关键井研究、解释模型和解释图版的建立、多井参数确定、有效厚度标准研究和各种计算等功能模块。可将测井、地质和测试资料紧密结合在一起,进行四性特征分析,建立测井解释模型,从测井角度对储层非均质性进行精细描述,为储量计算提供可靠的物性参数和油藏体积计算参数。该系统已在葵花岛构造油藏描述中应用。     

深度延迟人工神经网络判别水淹程度

深度延迟人工神经网络模型可以计算水淹层参数和判别水淹层,此方法避开了油层水淹后,混合液电阻率难以求准的问题,所建立测井信息与地层参数之间的非线性关系更符合油层水淹后的实际情况.深度延迟神经网络模型建立了储层地质参数与测井资料之间在深度上的动态关系,即一个深度点的地质参数由多个深度点的测井数据来描述,自动考虑了上下围岩的影响,而且测井信息与水淹层参数之间的复杂关系不需要具体的数学物理模型描述,只需有合适的样本集对网络训练即可获得解释模型.对东濮凹陷濮城油田沙河街组二段下亚段20口井的测井资料处理表明,用延迟人工神经网络模型计算水淹层剩余油饱和度,进而判别水淹程度,应用效果良好,符合率达82.4%.     

山前高陡构造区地层倾角测井构造解释模型及其应用

针对山前高陡构造地质特征，提出了地层倾角测井自适应窗长交互式处理方法，建立了倾角测井地质构造解释模型，将这些方法和模型应用于山前高陡构造解释过程中，包括优化地震处理参数，井震结合精细构造解释以及山前地区地层对比，取得良好地质效果。     

改进遗传神经网络在洛带气田测井解释中的应用

洛带气田蓬莱镇组的主要储产层为浅水三角洲沉积，含油气资源比较丰富，但地质情况非常复杂，测井物性参数解释十分困难。文章针对本地区储层非均质性强、岩性复杂，用常规测井方法难以解释的特点，在测井解释时选用了神经网络计算法，并且应用遗传算法（ＧＡ）对传统的BP神经网络进行了改进。在此基础上，利用多种测井数据及岩心分析资料作为网络模型的学习样本，通过网络的学习、训练，建立了渗透率等参数的神经网络计算模型，应用此模型计算了新样本的预测物性参数值。计算结果与实际岩心分析结果相比较后表明，遗传BP算法的学习速度和计算精度均令人满意。     

双探测器碳氧化测井解释方法

为了能够解释双探测器碳氧化能谱测井ＳＮＰ－３仪器的资料,建立了处理系统ＤＣＯ。它用新建立的解释模型计算出含水饱和度和持水率。从斯伦贝谢公司储层饱和度测井仪ＲＳＴ的四边形模型出发,用平面解析几何了解释模型。在密闭取心井中,用测井数据计算的地层含水饱和度准确。在有油沾污的井中,可以确定出沾污井段。资料处理结果说明该计算模型符合地质规律,已取得初步的地质效果,具有很好的应用前景。     

多功能碳氧比能谱测井解释系统及其应用效果

多功能碳氧比能谱测井解释系统是把多功能测井解释方法与碳氧比能谱测井解释方法融为一体,形成一种综合性分析系统,是多功能测井解释方法的深化和发展。该系统既可以利用组合测并资料求解地下地质特性的一系列参数,提高描述油藏储集性能及油水分布原貌的能力,又可以利用碳氧比能谱测井资料求解动态变化了的地质参数,以便分析、评价地下油气的开采动态。经过在胜利油田4个地区和南阳油田双河地区的应用,取得了较好的效果。