七参数判别法及其在松辽盆地东南隆起区油、气、水层判别中的应用

应用逐步判别分析数学原理，在松辽盆地东南隆起区建立了一种新型的利用气测录井资料定量判别油，气，水层的方法，即七参数判别法，应用该方法判别油，气，水层，平均符合率达82.3%，提高了该地区油，气，水层定量判别的水平；并且，在荧光录井很难识别的气层，凝析油层等疑难层的判别上取得了较大突破，对现场快速识别油，气，水层方法研究是有益的探索。     

七参数判别法及其在松辽盆地东南隆起区油、气、水层判别中的应用

应用逐步判别分析数学原理 ,在松辽盆地东南隆起区建立了一种新型的利用气测录井资料定量判别油、气、水层的方法 ,即七参数判别法。应用该方法判别油、气、水层 ,平均符合率达82 3% ,提高了该地区油、气、水层定量判别的水平 ;并且 ,在荧光录井很难识别的气层、凝析油层等疑难层的判别上取得了较大突破 ,对现场快速识别油、气、水层方法研究是有益的探索     

利用气测录井简易参数法判别油、气、水层

气测录井现场解释评价常用且比较成熟的经验统计法有烃组分三角形图解法、皮克斯勒解释图板法、烃类比值法（3H法）等,由于不同井场的地下地质和地面环境因素不尽相同、钻井工程参数的差异和解释方法的局限性,各种方法的解释符合率均有一定程度的差异。从提高解释符合率以及简便、快速发现并判别油、气层的角度出发,分析了应用气测录井全烃、异常倍数和重烃相对含量判别储集层油气水状况的理论依据,给出了利用该3项参数的判别标准,结合实例分析了不同条件下的判别原则,同时指出了该方法的局限性。通过103个油、气、水层的判别实例归纳分析,表明这种方法简便、可行,符合率相对较高,具有一定的推广应用价值。     

神经网络识别技术在地化录井中的应用

吉林油田应用地化录井参数直接评价法和图版法进行油、水层评价取得了一定的效果，但由于实际应用过程中，出现了依据地化检测数据解释上的误判，导致解释符合率较低。针对上述情况，该文提出了应用神经网络技术进行地化解释的方法，系统介绍了该技术在吉林油田的应用情况，尤其是低测值油层和高测值水层的应用效果较好，实践表明引入神经网络识别技术后其解释符合率得到了较大的提高。     

计算机神经网络技术在综合录井油气层判别中的应用

利用神经网络技术B－P算法，把综合录井的多种数据综合起来，来解决过去油、气、水层判别准确率不高的问题。该软件系统经45口井359个层位的数据训练，达到了预想的目标，通过实际验证和试生产，总体解释符合率达到94．5％，能够更有效地体现录井手段在现场快速评价油、气、水层方面的优势。该技术的应用，提高了录井资料解释、应用的水平。     

气测录井技术在渤海疑难层流体识别中的应用

气测录井资料是在油田的各个阶段均要测量的基础资料,对气测录井资料进行定性分析,结合测井资料进行油、气、水层判别,是测井解释常用的一种方法。如何对气测资料进行定量分析,提高气测资料在疑难层评价方面的应用,是目前需要努力的一个方向。在分析总结了气测全烃曲线的形态特征及所对应的储层含油气性质基础上,将三角形图解法与气测全烃值相结合综合识别低阻油层等疑难储层,取得了较好的应用效果。该方法在渤海油田资料录取较少的开发井测井解释中具有较好的应用前景。     

神经网络识别技术在地化录井中的应用

吉林油田应用地化录井参数直接评价法和图版法进行油、水层评价取得了一定的效果,但由于实际应用过程中,出现了依据地化检测数据解释上的误判,导致解释符合率较低。针对上述情况,该文提出了应用神经网络技术进行地化解释的方法,系统介绍了该技术在吉林油田的应用情况,尤其是低测值油层和高测值水层的应用效果较好,实践表明引入神经网络识别技术后其解释符合率得到了较大的提高。     

气测录井甲烷校正法与气测解释方法选择原则

从确保气测录井数据质量、提高解释评价符合率的角度出发,在应用定量钻井液气体脱气器实现恒温、恒压脱气的基础上,根据对甲烷脱气效率实验和在考虑钻井参数影响气体检测的前提下,提出了单位体积岩石甲烷含量法(简称甲烷校正法)这一新的气测解释方法.应用该方法进行解释评价的前提首先是应用定量脱气器和快速色谱技术,通过试验性应用,找出应用地区的甲烷校正值判别标准.如果结合地质、荧光等录井手段及相应邻井资料用于油、气、水层的判别效果就更好.针对气测录井解释方法种类繁多,而其适应性各有差异的现状,将甲烷校正法和气测录井常用的3种方法--皮克斯勒法、三角图板法和3H比值法进行了适应性的对比分析,认为选择合适的解释方法取决于两方面的因素,一是非地质方面的客观因素;二是涉及到地质方面特征、油源和成藏条件方面的因素.原来常用的3种方法对深层油气藏或原生油气藏解释效果较好,对浅层严重生物降解油气藏较差,且以单点分析为主;甲烷校正法的优势是直接连续反映地层孔隙中含烃饱和度信息,快速有效地识别地层孔隙流体类型.     

计算机神经网络技术在综合录井油气层判别中的应用

利用神经网络技术B-P算法,把综合录井的多种数据综合起来,来解决过去油、气、水层判别准确率不高的问题。该软件系统经45口井359个层位的数据训练,达到了预想的目标,通过实际验证和试生产,总体解释符合率达到94.5%,能够更有效地体现录井手段在现场快速评价油、气、水层方面的优势。该技术的应用,提高了录井资料解释、应用的水平。     

FLAIR“重组分”解释评价原则及其应用

与传统意义上的气测录井系统相比，FLAIR气测录井系统的烃类气体检测分析不仅包括C1-C5，而且扩展到nC6、nC7、nC8、C6H6、C7H8和C7H14，烃类气体检测能力的提高，为研究“重组分”在油、气、水层解释评价中的规律奠定了基础。从这一角度出发，以该系统在渤海和南海油田几口井的应用实践为例，通过“重组分”数据特征的统计分析，提出了依据“重组分”快速识别油、气、水层的原则与方法。实际应用表明，该方法简便、可行，可作为现场快速评价油、气、水层的一种有效辅助手段。由于至今未在气井钻探中应用FLAIR，该方法对于水层和气层的识别尚无明确的界定原则。