基于常规测井与电成像测井多信息融合的裂缝识别

四川盆地普光气田区的碳酸盐岩储层具有溶蚀孔洞发育、裂缝张开度低、常规测井响应不明显等特征, 直接利用各种常规测井曲线识别裂缝时存在局限性。为此提出基于常规测井与电成像测井多信息融合的裂缝识别方法,对多种常规测井曲线进行重构, 充分突显裂缝在常规测井曲线上的响应特征, 同时对电成像测井进行孔隙度谱分析, 从孔隙度谱中提取反映裂缝的熵、能量等谱特征, 构建多信息融合的裂缝发育概率预测模型, 对储层裂缝进行识别。岩心观察和成像测井描述裂缝结果的对比表明, 文中方法取得了良好的效果。     

声、电成像测井资料裂缝识别技术及其应用

从成像测井、地层倾角测井资料入手,结合常规测井、钻井、地质等资料,定性判断出裂缝位置、发育程度及裂缝性质,进而定量求取裂缝参数,并实际应用于大庆东部深层地区,为深层储量计算提供了依据.     

成像测井井壁图像裂缝自动识别

利用数学形态学中的腐蚀和膨胀技术以及图识别的方法实现了对简单的地层裂缝信息的自动识别,数学形态学是以随机集论,积分几何,拓扑学,近代代数为基础的用于数字图像处理和识别的学科,大部分形态学运算都定义在腐蚀和膨胀的基本运算的基础上,通过运算处理达到改善图像质量,描述和定义图像的各种几何参数和和特征如面积,周长,连通性,颗粒度,骨架和方向性等目的,CNPC测井项目组利用上述方法开发的成像测井解释系统软件支持斯伦贝谢,阿特拉斯,哈里伯顿以及多种国像测井仪器,具有一定的抗噪能力,应用效果良好。     

基于成像测井资料多种滤波方法在裂缝识别中的应用

基于电导率成像测井资料,以选取合适的滤波方法增强裂缝信息、提高裂缝识别精度为目的,利用均值滤波、中值滤波及小波变换滤波方法对川西邛西A井的电导率数据进行滤波处理。通过对比分析各种滤波方法的滤波质量评价指标选取最佳滤波窗口及滤波方法,利用surfer软件对滤波的电导率数据进行再次成图识别裂缝。将滤波的电导率成像图与FMI测井成像图对比分析。研究结果表明,各种滤波方法均能在一定程度上增强裂缝信息,在裂缝滤波识别过程中,小波变换滤波效果要优于均值滤波及中值滤波的滤波效果。小波变换电导率成像图识别裂缝的准确度较高,为成像测井的人机交互解释提供依据,可有效提高裂缝识别精度。     

成像数据对常规测井的刻度

在裂缝和溶孔发育井段由成像测井解释得到的面孔率来刻度常规测井，利用径向基函数神经网络进行训练，初步得到不同的常规测井曲线的相对权系数组合，确定出常规测井曲线对裂缝贡献的相对权系数，同时还建立了成像测井求取的裂缝孔隙度与裂缝常规测井孔隙度的经验关系，它们具有线性相关关系。     

基于微电阻率扫描成像测井的沉积微相识别

微电阻率扫描成像测井(FMI)可提供井筒周嗣清晰、直观的岩层图像.在沉积微相分析中.用岩心资料和常规测井资料对FMI测井图像标定后进行沉积模式识别,能增加分析结果的可靠性.以往用FMI测井图像沉积微相分析时,需要大量人工参与,解释效率低.基于计算机图形学算法与神经网络分类器原理,提出了一种直接由FMI图像自动识别沉积微相的方法,与传统沉积微相识别方法相比提高了解释效率并减少了人为因素的干预.实践表明用该方法识别沉积微相,可靠性和识别效率得到很大提高.     

低孔砂岩孔隙度计算方法及裂缝识别技术

在低孔砂岩储层中,测井计算出的孔隙度与岩心孔隙度相关系数仅为０．５,原因是孔隙度测井与岩心孔隙度的相关性差。计算出响应对孔隙度的关联度和权重,根据权重大选取输入曲线,用ＢＰ神经网络建立起计算机隙度的非线性模型,计算结果与岩心孔隙度的相关系数提高到０．７５。     

利用地层微电阻率成像测井识别裂缝

地层微电阻率扫描测井是９０年代成成像测井技术的典型代表。所得的图像可以直观地显示出井壁地层的微细变化,可以对组成地层的岩石类型、岩石结构、沉积构造、裂缝等特征进行精细描述。尤其是能够有效地识别裂缝,指示裂缝的形态、位置、密度、闭合情况等。文章以胜利油田几口井的微电阻率图像（ＦＭＩ）为基础,通过岩心观测,提出用ＦＭＩ图像识别裂缝的模式。     

基于条件生成对抗网络的成像测井图像裂缝计算机识别

识别裂缝是油气储量评价和产能预测的关键。目前识别裂缝主要采用基于人机交互的方法,该方法耗功耗时且易受主观因素影响,因而对裂缝的识别不够精确。为此,提出利用条件生成对抗网络(CGAN)识别图像中的裂缝。CGAN通过训练给定的图像和对应标签图像,提取训练图像和标签中的特征,以此特征识别图像中的信息。利用CGAN识别模拟图像中的正弦形态裂缝,识别裂缝准确率达93.4%。CGAN对地层微电阻率扫描成像(FMI)图像中的水平缝和低角度缝识别准确率为90%。研究结果表明,和蚁群算法相比,CGAN是一种效果好、速度快及抗干扰能力强的计算机自动识别裂缝方法。     

常规测井与成像测井结合进行裂缝识别方法研究

本文针对砂岩储层的裂缝研究，就如何利用常规测井和成像测井技术结合识别裂缝发育段，提出了一套行之有效的判断方法。充分利用该方法能够有效识别裂缝的特性，研究储层裂缝发育状况，为开发布井方案提供可靠的基础资料。     

基于双重孔隙结构的测井解释模型及应用

测井解释的最终目的是最大限度地确定储层中的原始含水饱和度,并以此来判断储层所含流体的性质。Archie公式是测井解释中计算含水饱和度最基本的公式。由于火山岩储层的主要储集空间为裂缝和孔洞,简单地套用Archie公式计算含水饱和度其值偏高。因此,针对火山岩储层非均质性较强的特点,对Archie公式进行了修正,并引入双孔隙参数开发了一套基于双孔隙结构的火山岩储层流体识别方法。该方法在准噶尔盆地的应用中取得了良好的效果。     

基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像缝洞表征

电成像的处理、解释大量依赖人工操作,存在缝洞表征困难等问题.人工操作不但效率低,而且还存在难以消除的人为误差.为此,提出一种基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像图像自动识别裂缝、溶蚀孔洞的方法.该方法基于电成像数据,结合Otsu算法与平均法分割阈值,从地层背景中分离裂缝、溶蚀孔洞信息,并应用连通域.像素标记法提取独立...     

二维小波变换在成像测井识别裂缝中的应用研究

本文首先对电成像测井资料进行水平方向和垂直方向的电导率曲线的小波变换,然后在小波变换后的高频段寻找与裂缝对应的分解信号,再将水平方向和垂直方向的分解信号进行绝对值叠加,再转换成二值信号(即裂缝为1,非裂缝为0)成图,从而增强成像测井中的裂缝信息,为成像测井的人机交互解释中的裂缝识别提供依据。实际应用结果表明,该方法可以准确、直观地显示出裂缝,效果很好。     

成像测井图像中的裂缝信息智能拾取方法

海相碳酸盐岩储层中,裂缝是重要的流体储集空间和油气运移通道,研究裂缝参数的智能拾取方法对有效评价碳酸盐岩储层具有重要的意义。成像测井数据经处理后可得到全井壁高分辨率的图像,而裂缝面与井筒的交线在图像上的形态特征呈现为单周期的正弦曲线,应用哈夫变换的点-线对偶性拾取图像中的裂缝角度等信息,可得到较好的处理结果。同时针对图像中待检测对象（正弦曲线）自身的特点,探讨了改进的哈夫变换算法,在不降低拾取精度的基础上,极大地提高了程序的运算速度,为快速、准确地评价裂缝性碳酸盐岩储层井壁的地质特征提供了技术支持。     

基于CT扫描的煤中孔裂隙精细表征

为了深入探究煤层气赋存和运移的机理,需要对煤中孔裂隙进行定性分析和精细定量表征。为此,以沁水盆地南部五阳矿3号煤层的原煤为研究对象,应用X射线对原煤煤心进行360°全角度步进式扫描,借助CT分析构建出其三维数字化可视模型,在此基础上,采用DTM灰度阈值分割法求出孔裂隙的灰度阈值分割点,识别煤中孔裂隙,并与扫描电镜观测到的结果进行对比;采用Avizo软件建立孔裂隙系统的球棒模型,实现了对孔裂隙的定量表征,并与压汞实验结果进行对比。研究结果表明:(1)DTM灰度阈值分割法可以准确识别煤中孔裂隙,并且与扫描电镜图像中同一裂隙的形态和发育尺度基本一致;(2)利用CT扫描可以准确识别直径19.20 mm、高度10.59 mm样品中孔径大于12.40μm的孔裂隙,展现孔裂隙在三维空间的分布情况;(3)压汞实验结果与CT扫描结果仅在以非连通孔隙为主的20~40μm孔径段存在差异,而在40μm以上孔径段二者的孔裂隙体积变化趋势则一致,其中CT扫描的分析结果更为可靠。     

基于交叉偶极子声波和固井质量测井评价压裂缝方法

对压裂缝高度的评价一直是评价储层压裂效果的核心,由于受制于海上施工时间及放射性污染等因素,传统的井温测井、同位素测井等评价方法无法在海上油田应用。在评价固井水泥窜层风险基础上,过套管交叉偶极子声波和声波水泥胶结(SBT)固井质量测井技术相互结合,可以准确地评价海上致密储层压裂缝高度,从而定量对压裂施工效果进行指导和评估。通过多口井实际应用,该技术方法效果较好,值得推广应用。     

基于电成像测井的碳酸盐岩缝洞参数评价

电成像测井在碳酸盐岩缝洞评价方面,得到了广泛的应用。然而纯人工进行缝洞的拾取和评价,劳动效率极低,且受人的影响较大。本文探讨利用最大类间方差法进行图像分割,自动划分出裂缝孔洞,进而提取缝洞相关参数。试验证明此方法效果很好。     

稠油测井识别方法研究

稠油层测井识别是测井解释油气层“十大难题”之一，同时具有普遍性和直接的经济价值。本文阐述了稠油的概念及物理特性，开采价值及探测难度，总结了目前国内外的稠油测井识别技术现状。     

成像测井裂缝孔洞七参数的岩心实验标定方法

岩心实验标定是目前测井计算储层参数的一个重要的标定方法。本文主要介绍利用岩心成像扫描仪对岩心进行扫描，来标定成像测井计算的裂缝、孔洞七参数的方法。