基于逐步判别与支持向量机方法的沉积微相定量识别

利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田勘探开发中急需研究解决的问题。沉积微相特征在测井曲线上有所反映,将常规测井资料及其解释成果中的地质资料同岩心资料相结合,通过逐步判别法提取反映沉积微相变化的特征,利用支持向量机（SVM）建立沉积微相的判别模型,根据该模型对未取心井段的沉积微相进行自动识别。实际资料处理表明该方法在小样本情况下,性能优于贝叶斯判别方法。     

沉积微相定量研究方法

松辽盆地四五家子油田白垩系泉头组二段的Ⅰ—Ⅳ砂层组的自然电位及自然伽马曲线特征不很明显。在区域沉积背景、基本沉积特征及单井相分析的基础上，结合微相标志及测井曲线形态，认为该砂层组主要为曲流河沉积，发育曲流河点坝、决口扇、天然堤及泛滥平原等4种沉积微相。优选出识别沉积微相类型的主要特征参数(孔隙度、泥质含量及砂岩百分含量)，应用Bayes逐步判别方法建立了各微相的判别函数，定量识别136口非取心井的沉积微相，正判率达90％以上；继而应用顺序指示模拟方法预测井间沉积微相。在136口井中抽取8口作为检验井，用上述方法重新模拟，进行抽稀检验统计，7口井预测结果与实际相符合，证明此预测方法是行之有效的。     

常规测井资料定量解释碳酸盐岩微相——以伊拉克北Rumaila油田Mishrif组为例

基于常规测井资料分析的沉积微相精细识别方法在碎屑岩中有着很好的识别能力和预测能力。但是,碳酸盐岩强烈的成岩作用和成岩后改造,使得在碎屑岩体系中行之有效的主要基于自然伽马曲线（GR）、自然电位曲线（SP）和深、浅电阻率曲线（RD、RS）的交会图和模糊聚类沉积微相测井识别方法在碳酸盐岩沉积微相划分中遇到挑战。波斯湾地区伊拉克 Rumaila油田主力储层白垩系Mishrif组为典型的沉积孔隙型碳酸盐岩储层。在北Rumaila油田选取Mishrif组岩心、测井和录井等地质资料较为完备的8口代表性钻井作为标准井,对其进行沉积相、亚相和微相的精细刻画,进而提取标准井中自然伽马（GR）、中子（CNL）和密度（DEN）3条常规测井曲线与沉积微相相匹配的关键参数（曲线均值和GR曲线的离差平方和）,建立测井相-沉积微相的定量转换关系。在此基础上,采用Bayes逐步判别法建立了基于常规测井的北Rumaila油田Mishrif组碳酸盐岩沉积微相的测井判别模型,并利用该模型实现了对未建模井沉积微相的准确标定。与交会图法和模糊聚类法相比,Bayes逐步判别法能够整合更多的测井参数,进而提供更好的适应于沉积型碳酸盐岩的沉积微相测井定量识别方法。     

灰色理论在划分测井沉积微相上的应用

本文从测井环境与测井响应特征的相关分析出发，利用多种测井与非测井信息。采用灰色关联技术，研究电相与沉积微相的关系，从而达到划分测井沉积微相的目的。通过综合分析研究，利用灰色关联法对各种岩相剖面的测井沉积微相进行了实际应用，判释精度达到了90％以上。表示灰色关联法在测井沉积微相划分中取得了明显的应用效果，为地质沉积环境的分析研究提供了可靠的保障。     

沉积微相的定量化实现过程及研究方法

利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田开发中急需研究解决的问题。本文提出了从测井相识别的定量化到成图的自动化的具体实现过程及方法。首先认为与沉积微相最具相关性的五个测井要素是岩性、砂岩百分比、孔隙度、曲线旋回形态及曲线齿化程度,其次根据研究区微相类型确定测井相识别标准,在此基础上自动判断沉积微相。接着在单砂层测井相识别基础上应用确定性或随机方法进行沉积微相的自动成图,最终结合区域地质背景修正计算机自动成图,完成相图应用这种思路研究了松辽盆地大安北油田葡萄花油层的沉积微相,取得了一定的效果。     

沉积微相的定量化实现过程及研究方法

利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田开发中急需研究解决的问题.提出了从测井相识别定量化到成图自动化的具体实现过程及方法.认为与沉积微相最具相关性的5个测井要素是岩性、砂岩百分比、孔隙度、曲线旋同形态及曲线街化程度;根据研究区微相类型确定测井相识别标准,在此基础上自动判断沉积微相;在单砂层测井相识别基础上应用确定性或随机方法进行沉积微相的自动成图,最终结合区域地质背景修正计算机自动完成相图.应用这种思路研究了松辽盆地大安北油田葡萄花油层的沉积微相,取得了一定的效果.     

基于DMC-BiLSTM的沉积微相智能识别方法

沉积微相划分是油气藏勘探的研究基础。传统沉积微相划分由地质学家根据自身掌握的知识和经验手工完成,这种地质学家主导的人工解释是主观的、冗长的,可能引入人为偏差。深度学习在解决复杂非线性问题上具有优势,目前尚无有效解决沉积微相划分的深度学习方法。针对测井-沉积微相,提出了基于特征构造(DMC)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的沉积微相智能识别方法。首先,利用趋势分解和中值滤波对原始曲线进行多维重构,并对重构矩阵和原始曲线特征采用kmeans提取时空相关聚类特征;然后,以原始曲线特征、地质趋势特征、中值滤波特征和聚类特征作为输入,基于双向长短期记忆网络得到当前深度沉积微相预测类型。与长短期记忆网络(LSTM)和时间卷积网络(TCN)对比发现,在沉积微相的识别上,沉积微相智能识别方法具有更优异的性能和鲁棒性。实验表明,该方法能有效划分沉积微相,识别准确率达到91.69%。     

应用沉积微相特征指导某油田储层改造

本文通过某地区5700测井沉积微相识别技术的应用,对比不同沉积微相条件下储层改造特征,形成了该地区不同沉积微相的储层改造规律。     

南阳凹陷白秋地区测井相识别模式及沉积微相研究

南阳凹陷白秋地区目的层沉积亚相主要为辫状河三角洲和浅湖-半深湖,但沉积微相类型及展布特征尚不明确,需要进一步识别。根据测井曲线形态建立了白秋地区的测井相识别模式,在此基础上对白秋地区沉积微相进行初步研究,明确了各沉积微相类型及其展布特征,为油田下一步开发调整和剩余油挖潜提供了参考资料。     

综合利用测井资料划分河流沉积微相

通过比较关键井的测井数据，取心资料及其它地质信息，提出了识别河流沉积5种微相的测井曲线形态，利用高分辨率倾角测井和人工神经网络技术，处理了研究区的测井资料，结合曲线形态分析，对河流沉积微相的测井识别提出了一些新的方法和观点，并与地质家的结论吻合较好。     

从科学学的角度再看大庆油田沉积相研究

大庆油田的开发地质工作,从一开始就是在"两论"的哲学思想指导下开展起来的,20世纪70年代进行的具有深远意义的沉积相研究,也是在哲学思想指导下发生、发展的。它既符合科技发展的一般规律,也是运用科学技术研究方法的产物,这一重要成果留给人们的思考是多方面的。     

昭通页岩气区块龙马溪组下段海相页岩气储层沉积微相与测井识别

四川盆地昭通页岩气藏发育在奥陶系五峰组志留系龙马溪组下段,为黑色、灰黑色泥页岩,主要形成于弱氧化强还原的海相深水陆棚沉积环境。根据海相页岩基本特征、沉积相类型与沉积环境,结合观察岩心、分析实验薄片、录井等资料,将五峰组龙马溪组下段深水陆棚沉积亚相进一步划分为砂泥质、灰泥质、硅泥质、泥质深水陆棚4种沉积微相类型。在此基础上,根据不同沉积微相其元素俘获测井及能谱测井响应特征差异,形成基于元素俘获与能谱测井的页岩气储层沉积微相识别与划分技术。应用该技术对Y9井进行沉积微相划分,结果与薄片鉴定、岩心观察结论相一致。区域连井相对比分析明确了富有机质深水硅泥质陆棚是昭通页岩气示范区五峰组龙马溪组页岩气藏勘探开发的有利相带。该技术对四川盆地海相页岩储层沉积微相划分及勘探有利相带优选有一定借鉴意义。     

大庆油田深层岩石力学特性参数的试验研究

通过对岩石可钻性、硬度、抗压强度等参数的测量 ,对大庆油田深井不同深度、不同层位、不同岩性的具有广泛代表性的岩心进行试验。并通过线性回归分析 ,建立了适用性较广的钻井岩石力学特性参数预测模型 ,为深井钻头选型提供了依据。     

超低侵害钻井液技术在大庆油田喇嘛甸区块的应用

大庆油田喇嘛甸区块主力油层由于长期的注水开发,造成水洗严重、砂岩储层胶结变得疏松、岩石强度下降明显,严重影响了钻井井身质量和固井质量。室内在乳液高分子钻井液的基础上进行了超低侵害处理剂合理加量的配伍性实验,通过测试砂床滤失量对超低侵害乳液高分子钻井液进行了室内性能评价。该钻井液在喇嘛甸地区试验应用了8口井,这些井现场施工顺利,井径较为规则,完井延时声变固井质量优质率达到了50%,远远高于上一年30.88%的优质率水平,可以看出,超低侵害钻井液技术可以用于解决类似喇嘛甸地区的高渗低压油层的井径异常扩大、固井优质率较低的问题,提高3次加密调整井的钻井施工水平。     

塔中地区东河塘组沉积微相分析

通过对塔中地区东河塘组的沉积背景及地层岩性特征分析，认为该层总体上是湖泊相退积型三角洲亚相-滨岸亚相沉积。退积型三角洲亚相可划分为分支河道微相、河口砂坝微相和前缘席状砂微相三类沉积微相。滨岸亚相主要发育前滨微相和临滨微相。     

大庆油田含钙薄互储层水淹层判别方法

大庆长垣西部萨尔图、高台子油层含钙薄互储层具有岩性复杂、孔隙度和渗透率低、单层厚度小的固有特性,致使储层四性关系混乱,测井响应有效信号减弱,注水开发后地层水电阻率难于确定.从原始油藏入手,以多元回归分析为手段,建立起水淹前实测纯油层、纯水层电阻率与测量环境、储层岩性及物性参数的内在关系.通过水淹后当前地层电阻率与纯油、纯水电阻率对应比较,找出水淹与未淹情况下油、水层电阻率的差异,在未知地层水电阻率情况下实现水淹层识别.经5口生产井19个水淹层检验,水淹层解释符合率达到89.4%.     

大庆油田杏六联生产系统整体优化方法研究

在以往油田生产系统进行局部优化研究的基础上,利用系统工程思想将整个油田生产系统划分为地面注水、注水井井身、油藏、采油井井身和地面集输5个子系统,利用流量、压力和温度3个动态参数将5个子系统进行有机串联,着眼于整个系统的能耗最优化。大庆油田杏六联地区799口油水井的措施制定和配套管线、场、站的调整工作表明,该方法能够准确计算油田生产过程各子系统的能耗,是合理控制能量消耗的有效途径和方法,对油田生产系统整体优化工作有一定的指导意义。     

赵凹油田安棚深层系沉积体系研究

安棚深层系主要指埋深大于2800m的地层,层位以核三下亚段为主的勘探目的层系。沉积模式为靠山型扇三角洲复合体,主要发育扇三角洲前缘和前扇三角洲两种亚相,进一步细分为近岸水下分流河道、远岸水下分流河道、河口坝、席状砂、河道间和前扇三角洲泥六种沉积微相。近岸水下分流河道和远岸水下分流河道在研究区的分布较广。致密低渗是该套储层突出特点,砂体类型对储层物性有明显的控制作用。研究区中远岸水下分流河道微相、河口坝微相的储集性能较好,是安棚深层系的主力油层。     

神经网络自动识别沉积微相在胡状集油田的应用

为提高胡状集油田胡十二断块沙三段各积时间单元沉积微相划分的准确性,在系统取心井单井相研究的基础上,优选并提取了能反映各种沉积微相特征的定量参数,对不同类型的微相进行定量标定。将标定结果输入人工神经网络,应用神经网络的智能功能,并通过自动识别、调整权值、实现对未知沉积时间单元微相的自动识别。用神经网络方法对胡状集油田150多口井95个沉积时间单元进行沉积微相划分,取得了较为理想的结果,避免了仅用测井曲线划分沉积微相的不确定性。     

大庆油田葡北X断块套管损坏预测方法及矿场试验

对区域地应力场进行了数值模拟,根据套管载荷理论,提出了基于交叉偶极声波测井、方位井径测井等多种测试资料及地质动、静态信息的套管损坏危险性分析方法,制订了经济、适用的预测流程,建立了非均匀载荷下套管挤毁标准,形成了量化的、操作性强的矿场套管损坏预测技术.在大庆油田葡北X断块两个套管损坏危险区域进行了现场试验,在纵向上给出12口井部分深度段套管损坏高危险等级警报,根据预测结果及时调整了开发方案,使得该区块的套管损坏发展状况得到有效控制.