岩心刻度法在测井解释模型中的应用

在岩心分析的基础上，建立“岩心刻度”的测井定量解释模型以提高解释精度，对于储集层描述和油气层评价具有重要意义。作者提出了建立模型前对岩心分析数据进行深度归位、数据匹配处理和对相应的测井曲线进行编辑、校正及进行标准化处理的方法。在此基础上，建立起相应物性参数的测井解释模型，并从吐哈盆地丘陵油田的具体地质条件出发，根据密度、中子孔隙度、声波测井曲线和自然伽马、自然伽马能谱曲线分别建立了孔隙度和泥质含量、渗透率解释模型；应用阿尔奇公式建立了砂岩储集层的饱和度解释模型。应用上述模型对丘陵油田的一些代表井进行了解释并与试油资料对比，符合率达９１４％     

神经网络在测井解释中的应用

介绍了神经网络的基本万分之一神经元对信号的接收、激活与处理输出过程和网络的结构。从目前已有的几种模型中选取了误差反向传播网络模型。文明了使用该模型进行训练与预测的方法和步骤，并用于测井中的粒度中值和渗透率解释。     

谱分析在测井解释中的应用

测井解释的主要任务之一是通过研究测井信号准确识别油、气、水、干等储层流体性质,并评价油气生产能力。功率谱在工程中有着广泛的应用,本文把功率谱用于测井信号处理,并对储层的流体性质进行识别。一方面对测井数据进行功率谱估计,通过功率谱图定性识别油、气、水、干层;另一方面通过功率谱的几个重要特征参数结合判别分析作回判分析,最后进行定量的判断。基于MATLAB系统工具,通过对某油田的测井数据处理,证实其效果是明显的,大大提高了测井解释精度,为测井解释提供了一种新方法。     

神经网络在测井解释中的应用

介绍了神经网络的基本成分-神经元对信号的接收、激活与处理输出过程和网络的结构。从目前已有的几种模型中选取了误差反向传播网络模型。阐明了使用该模型进行训练与预测的方法和步骤,并用于测井中的粒度中值和渗透率解释。其预测结果、平均相对误差分别是7.84％与22.98％,而用以前其它方法,这一误差分别是20％与40％左右。     

神经网络在测井解释中的应用

本文利用人工神经网络来确定储层参数：孔隙度和渗透率；识别油（气）、水、干层，以便对它们进行评价和开采。其过程是：首先选取适当的网络模型和学习算法，然后利用关键井的岩芯分析数据、试油结果和相应的一组测井数据训练网络，建立研究地区的测井解释模型，最后运用已建立的模型对未知井进行预测，给制出各井的解释成果图。     

视地层水电阻率法在测井解释中的应用

地层水矿化度变化大的地区测并解释难度大，易得出错误的解释结论，我们以储层测并评价机理研究为基础，灵活运用阿尔奇公式探索出了可以有效识别这类储层中流体性质的视地层水电阻率法，该方法在实际生产中取得了很好的应用效果和经济效益，它具有实用性强的特点，在其它地层水矿化度变化大的地区也有重要的借鉴作用。     

星座图及其在测井解释中的应用

本文介绍了星座图的作图步骤和计算方法,并对近三年来斯仑贝谢公司在中原油田测的45口井的311层点(试油的249层点,未试油的水层62层点),运用星座图进行了分析,解释符合率是令人满意的。本方法对中原油田细粉砂复杂岩性的解释,是行之有效的,并具有快速、直观的特点。     

对应分析在测井解释中的应用

将多元统计分析引入油水层综合解释，是现代测井解释的重要发展方向，也是提高油水层判别精度的重要手段之一，选择我国东部某一低渗的Ｌ油田为对象，探讨利用对应分析技术进行油水层综合判别的方法和应用效果。结果表明，对应分析技术在合理优选主变量，提高解释符合率，进行成因机理分析等方面，具有很大的优越性，从Ｌ油田油水层解释结果看出，对应分析技术使油水干层的总体解释符合率由原来的８０％提高到８９％，特别是对于一些     

测井资料在地质解释中的应用

将地质录井信息和测井资料有机地结合起来，采用一套数理统计方法，研制了从测井曲线预处理、自动分层、聚类分析、模型建立、逐层判别、油气层显示及成果图显示等测井地质解释方法及软件系统，实现了用计算机对钻井剖面进行自动连续的地质解释，获得了较完善的地质录井剖面资料及准确可靠的岩性剖面及其含油性解释结果，从而解决了因当前钻井广泛采用高压喷射技术，使得砂样严重混杂和漏失，录井人员难以对地层进行系统准确描述的实际问题。     

人工神经元网络在测井解释中的应用

本文提出的测井解释方法，运用人工神经元网络识别系统，在整个解释井段能灵活，准确地逐点选取合适的解释模型，并利用自然伽马能谱和其它测井资料准确确定和计算出各粘土矿物含量。在解释结果中增加了对油田开发有指导意义的一道：粘土矿物体积分析。特别是该解释方法中的逐点描述解释模型技术，打破了以往在选取解释模型时，将地层分为若干层段的做法。大大提高了测井解释的精度及解释过程的自动化程度。实验证明，这种技术是切实可行并很有发展前景的。本文给出了一口井的处理结果。在处理过程中未进行分段，未调节参数，没有进行任何人工分析，程序即可识别和计算出各岩石矿物成份，特别是粘土矿物成份，处理结果与取芯分析结果基本相符。     

岩心刻度测井在建立测井解释模型中的应用

利用岩心刻度测井建立测井解释模型以提高测井解释精度,对于储集层描述和油气层评价具有重要意义.首先讨论了岩心刻度测井方法中的关键技术问题,如岩心分析数据深度归位、数据滤波处理及标准化处理方法等.在此基础上,建立相应物性参数的测井解释模型,并从A油田的具体地质条件出发,根据密度、补偿中子、声波测井曲线和自然伽马曲线分别建立...     

试论反演理论在测井解释中的应用

测井解释的核心任务是把测井信息还原为地层的储集参数,这是典型的地球物理反演问题,所以,反演理论在测井解释中可以得到广泛应用。本文利用反演理论对现有的测井解释方法进行了分析,提出了建构测井解释数学模型的一些基本原则,并根据反演理论提供的评价判据讨论了优选测井系列、优选响应方程以及了解测井解释的稳定性等问题。     

半参数方法在测井解释中的应用

储层固有的随机性和复杂性不仅给测井解释工作带来困难，也降低了井参数的可靠性。储层岩性，物性，含油性及其结构，决定了测井响应特征及测井参数的数学分布。经实际资料验证，解释符合率达８２．６％，满足了油田开发的需求。     

BP神经网络在铀矿测井解释中的应用

应用人工神经网络对铀矿测井解释中岩性识别和孔隙度预测等问题进行了研究。采用了一种改进的 BP算法 ,其方法具有收敛速度快、避免网络陷入局部最小和出现振荡现象、优化网络结构等优点。提出了一种基于统计的学习样本生成方法 ,使样本生成问题规范化。使用该方法生成的样本真实可靠 ,具有代表性 ,可大大提高样本质量。实际应用网络进行岩性识别和孔隙度预测 ,取得了令人满意的结果     

阵列声波资料在测井解释中的应用

阵列声波资料由于能提供丰富的地层信息, 在测井评价中被广泛应用。除了常利用阵列声波资料评价储层物性外, 文中用阵列声波资料进行井旁裂缝的识别、储层流体性质的判别、水力裂缝压裂高度的预测和确定等。阵列声波在油气田的实际应用中取得了良好的效果。     

BP神经网络在铀矿测井解释中的应用

应用人工神经网络对铀矿测井解释中岩性识别和孔隙度预测等问题进行了,研究,采用了一种改进的的BP算法,其方法具有收敛速度快,避免网络陷入局部最小和出现振荡现象,优化网络结构等优点,提出了一种基于统计的学习样本生成方法,使样本生成问题规范化,使用该方法生成的样本真实可靠,具有代表性,可大大提高样本质量,实际应用网络进行岩性识别和孔隙度预测,取得了令人满意的结果。     

神经网络信息技术及其在测井解释中的应用

1 神经网络信息系统基本概念神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的计算机信息处理系统 ,它具有人脑的基本功能 ,但又不是人脑的真实写照 ,它是一种人脑的抽象、简化和模拟模型 ,故称人工神经网络。构成神经网络的基本三要素是 :处理单元 (神经元 )、网络结构和学习算法。神经元是神经网络的基本成份 ,它通常是一个多输入单输出的非线性单元。网络结构系指神经元之间的连接方式 ,文中采用的BP网络是一种层状结构的前馈神经网络 ,它由一个输入层、一个输出层和输入层与输出层之间的一个或若干个隐含层组成。常用…     

成像测井在川西碎屑岩解释中的应用

介绍了成像测井解释在川西碎屑岩沉积微相分析、地层应力分析、裂缝识别中的运用.对分流河道、河口沙坝微相的纵向沉积构造变化规律进行了解剖,在此基础上,对川西须家河组沉积微相特征进行了分析.通过对层理分布统计分析,研究了沉积时古水流方向.利用井眼崩落方向以及诱导裂缝走向特征开展了地层应力研究,结果显示,各井的主压应力方向总体上较为接近,为近东西向.利用裂缝走向与主压应力方向间关系开展了裂缝有效性研究,把倾角大于30°、走向与现今最大应力方向交角小于30°的裂缝定义为有效裂缝,其它产状的裂缝定义为无效裂缝,从而把裂缝分为有效裂缝和无效裂缝,对所有拾取的裂缝有效性进行了甄别.     

方向井测井资料在地震解释中的应用

沿方向井钻井轨迹的投影切割出地震剖面，并将方向井测井资料转直后的伪直井数据集做坐标转换，形成一套新的沿方向井轨迹显示的测井曲线数据集；将斜井测井曲线和合成地震记录统一组合在IES解释站上显示，从而为地震资料解释和钻前预测提供分析手段。本以W10－3油田为例，探讨该油田速度场的基本特征及时深转换方法。方向井测井资料的显示与就用在油田勘探开发中取得良好效果。