井聚类地震属性优化方法在古708区块的应用

讨论了利用地震属性优化方法在齐家北地古708区块进行储层预测的过程，针对单纯地震属性优化方法储层预测符合率低的实际，运用井资料聚类联合地震属性优化进行储层预测的方法．取得了较好效果，该方法对提高外围油田扶余油层储层预测精度具有一定意义。     

综合运用BP网络和优化算法建立储层敏感性预测模型

通过对近年来储层敏感性预测方法的分析研究,认为神经网络方法是一种较理想的预测储层敏感性的新方法。但是常规的BP算法存在收敛速度慢、局部极小值等缺点。为此,采用了动量-自适应学习率调整方法和L-M优化算法,效果明显改善,其中L-M优化算法效果最好,收敛速度快,误差最小。利用L-M优化方法建立的储层速敏网络模型,预测渗透率损害程度的准确率达93％,基本上满足了油气昙敏感性预测的需要。     

地震属性优化在储层预测中的应用

地震属性与所预测对象之间的关系复杂,不同工区和不同储层对所预测对象敏感的地震属性是不完全相同的。即使在同一工区、同一储层,预测对象不同对应的敏感地震属性也是有差异的,地震属性优化技术是解决此问题的有效途径。运用降维映射、属性选择和聚类、交会分析等地震属性优化方法,优化出了预测储层的地震属性,并运用正演模型技术,对优选出的地震属性之一波峰数进行了验证,说明了优化方法的可靠性。在此基础上,对CB331井区进行了储层预测,新描述砂体30多个,预测石油地质储量4000×10⁴t。     

砂泥岩储层测井产能预测方法及应用

基于渗流力学基本原理,研究了砂泥岩储层测井产能评价及预测方法,建立起预测砂泥岩储层产能的数学模型,实现了利用测井资料预测砂泥岩储层产能的技术方法,对影响产能的储层沉积、构造特性、储层特性、储层含油气性质、储层流体性质等主要因素进行了分析,提出不同泥浆条件下的测井系列。实际资料处理结果表明,测井产能预测技术在优化储层改造方案、缩短海上测试周期等方面有着重要应用前景,对今后勘探和开发实践提供了有意义的指导和借鉴。     

基于聚类分析的地震属性优化及储层预测——以敖包塔油田敖9工区为例

应用常规地震属性分析技术进行储层预测已受到普遍重视并得到广泛应用,然而由于地震属性与所预测对象之间关系复杂,应用单一地震属性预测储层精度不高,且地震属性种类繁多不能同时参与预测,而地震属性优化技术恰能较好地解决这个问题。为此,采用基于聚类分析的地震属性优化方法,通过计算属性间的相关系数,确定相关程度,优选属性组合进行储层预测。在松辽盆地大庆长垣南部敖包塔油田葡萄花油层储层预测中,单一地震属性预测储层砂体砂岩厚度和有效厚度的相关系数分别为0.7317和0.6734,而采用聚类分析的地震属性优化方法优选属性组合后预测储层砂体相关系数可达到0.8515和0.7704,预测精度明显提高。     

基于海底电缆资料道集优化的低渗储层预测方法——以北部湾盆地涠洲A油田流沙港组为例

北部湾盆地中深层构造复杂、储层横向变化快且低孔低渗,常规拖缆地震资料反演结果无法满足油田开发阶段油藏精细描述的需求。以涠西南凹陷涠洲A油田流沙港组为例,提出了基于海底电缆资料道集优化的低渗储层预测方法,首先基于目标采集优化观测系统获取宽频宽方位的海底电缆资料,并结合叠前CRP道集优化技术组合提升道集品质;在此基础上引入角度和横波的信息开展叠前储层预测,借鉴坐标旋转的思路,联合纵横波速度比和泊松阻抗双参数定义最优有利储层指示属性,定量预测出有利储层垂向及平面展布,并结合多属性融合技术预测储层物性指示甜点分布,预测结果与实钻情况吻合良好,成功指导开发井优化部署和钻探,取得了良好效果。本文方法能够提高海上油田区低渗储层预测的精度,可有效规避开发风险,提高经济效益。     

径向基神经网络优化及在储层敏感性定量预测中的应用

径向基(RBF)神经网络法具有网络结构简单、逼近能力强和学习速度快等优点,已成为最具发展潜力的储层敏感性智能预测方法之一,但在实际应用中仍存在泛化能力不强、网络训练不收敛等问题。通过在输入层中引入补充节点,对网络拓扑结构进行优化,有效地提高了RBF神经网络的逼近精度和泛化能力。在确定储层敏感性主要影响因素的基础上,通过对径向基函数散布常数的优选,进一步优化了RBF神经网络的性能。采用所收集的胜利、辽河、大港及江苏油田共125组数据,进行了神经网络训练和预测检验,优化了RBF神经网络,并在储层敏感性预测方面进行了应用。结果表明,对于训练集内的样本,预测的平均准确率均大于93.79%,且预测值与实验值的相关系数均大于0.995;对于训练集外的样本,预测的平均准确率大于91.59%,预测值与实验值的相关系数大于0.994,实现了对储层敏感性的准确、定量预测。     

圆形和长条形储层连通程度的预测方法

为了更准确地预测开发井网与储层连通程度的关系，通过建立圆形储层和长条形储层连通程度的数学模型，推导了不同形态储层连通程度的预测方法。研究表明，不同形态储层的连通程度与储层形态和井距有一定的关系。实践表明，这种方法的预测结果与实际情况吻合较好。有利于开发井网的优化。     

储层地震属性优化及属性体解释

地震属性与所预测对象之间的关系十分复杂。不同工区和不同储层有不同的敏感地震属性;同一工区、同一储层不同预测对象对应的敏感地震属性也有差异。为此,引入了地震属性优化及属性体解释方法。文章论述了地震属性优化的基本原理,简要介绍了其优化方法,给出了两个地区、两种预测对象、4种优化属性体解释的实例。     

利用地震多属性变换预测储层分布

论述了一种从地震数据预测储层分布的新方法。采用多属性变换的技术 ,从地震资料中提取属性 ,首先从单属性出发进行属性优化 ,利用多层前馈神经网络的方法 ,训练一个神经网络 ,把选择的属性作为网络输入 ,通过训练 ,预测测井储层物性。通过实际应用得到了某地区的精细的储层分布图。应用结果表明 ,该方法是一种行之有效预测储层分布的好方法。     

多通道瞬变电磁法油气藏动态检测

油藏动态检测通过对油藏开采过程进行监测,建立动态油藏模型,从而优化开发方案,提高油气采收率。现有的油藏监测手段主要为地震方法,成本较高。试图从电磁法角度,探讨利用多通道瞬变电磁法对油气动态监测的优势。首先介绍了多通道瞬变电磁法的原理,即主要利用电偶极子源向地下发射伪随机序列,并在发射与接收端分别测量电流与电压变化,通过反褶积提取大地脉冲响应;其次分析了利用多通道瞬变电磁法油气藏探测的优势。研究表明多通道瞬变电磁法集合了电性源瞬变电磁法的特点,可以取得对高阻体的最佳探测效果,较适用于油气藏动态检测;最后以一个背斜油藏模型为例进行了数值模拟,研究结果表明多通道瞬变电磁法在合适偏移距下可以很好地圈定油气藏的边界,并揭示油气藏的变化。     

川西沙溪庙组气藏储集层流体密度反演

流体密度从富气层到水层变化明显,是预测储集层含气性的一个绝好参数。利用井上的密度测井数据和孔隙度,根据密度—孔隙度的最小二乘反演方法,计算得到井上各储集层的流体密度值。在基于概率神经网络的反演方法下,由井上流体密度和三维地震数据,反演得到三维空间的流体密度。将该方法应用于川西某气田的沙溪庙组气藏,取得了很好的效果,为该区块的储集层预测、气水识别和油气藏描述提供了重要的数据支持。     

储层预测中层位储层的精细标定方法

随着油田勘探开发程度的逐步深入,对储层预测精度的要求也越来越高,一些常规的层位标定方法已不能满足勘探开发的需要.针对这一问题,提出了＂第1步粗标定目的层,第2步精细标定储层＂的两步标定思路.首先对传统的层位-储层标定方法进行了总结和分析;然后介绍了精细层位-储层标定的思想,并对储层标定中的一些技术问题进行了分析;最后利用2个实例来说明方法的实用性和有效性.在C盆地XQ地区应用两步标定法很好地描述了储层的发育和展布特征,提高了预测精度,部署的1口井获得了良好的油气显示;在ZGR盆地MX地区利用两步标定法对主力产油气组进行了储层标定,理清了砂体的展布格局,预测结果应用于后续的综合评价和井位部署,发现了SN岩性油气藏.     

人工神经网络在油层对比中的应用

本文根据油层对比的思路，建立了利用神经网络技术进行油层对比的总体流程：①预处理；②用神经网络法进行油层对比；③结论检测；④绘制油层对比图。其中，结论检测为选择项。     

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测井解释是油气层识别最常用方法,它是依据储层流体物理性质差异解释油气水层。由于测井解释采储层岩石成分,地层水矿化度及泥浆侵入等多种因素的影响。因此在解释一些低阻油气层及气层和凝析气层时常常出现偏差,油气水界面也难以确定,地球化学方法主要是根据储层残留烃的化学性质识别油,气水层,它不受储层岩石成分及储层流体物理性质等因素的影响。只与储层流体的化学性质有关,可弥补测井解释方法的不足,为油气水层的识别提供一种新方法,文章详细研究油层,凝析气层及水层的地球化学特征,结果表明,油层,气层和水层的抽提物含量,荧光强度与荧光分布以及储层烃的碳数分布完全不同,可用来识别油气水层。     

黄沙坨地区火山岩储层研究及预测

黄沙坨地区位于辽河盆地东部凹陷中段，它的沙三段火山岩具有很好的油气藏形成条件。在特定的构造背景和油源条件控制下，火山岩储层的发育特征是本区油气藏勘探的关键，重点对火山岩储层的岩石学、储集空间、储集物性等特征进行研究。运用测井响应法、地震相分析法和波阻抗值法识别粗面岩储层，进而运用波阻抗和电阻率反演方法预测粗面岩储层和其裂缝的分布状况，指导勘探部署。通过不断的勘探实践，建成了以粗面岩为单一目的层的千万吨级储量规模的黄沙坨油田，同时指出了本区火山岩油气藏今后的勘探方向在其东南知西南两侧。     

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文章基于气藏的物质平衡方程式,首先对传统的气藏类型识别方法进行深入的剖析,然后提出了识别水驱气藏的一种新方法。该方法可用于气藏开发初期,其识别正确率明显高于目前广泛应用的视地层压力法     

济阳坳陷埕北地区变质岩储层特征与测井解释

针对济阳坳陷埕北地区变质岩油藏有效储层识别和储层参数解释中的难点,在变质岩储层特征研究的基础上,利用补偿中子—自然伽马交会图与暗色矿物含量识别岩性的方法可有效区分煌斑岩类、花岗岩类和闪长岩类。通过FMI测井和裂缝指示曲线对储层裂缝进行识别。采用核磁共振分析孔隙度、FMI分析缝洞孔隙度与声波时差计算有效孔隙度、三孔隙度法计算缝洞孔隙度交互验证完成储层孔隙度解释,两者平均绝对误差为±1%左右。采用体积分配法和核磁共振测井饱和度解释,确定了储层含油饱和度。在储层四性关系研究基础上,制定了太古界有效储层识别标准,太古界主要含油岩性为片麻岩,含油性标准定为荧光以上(含荧光),有油气显示井段电阻率一般小于2000Ω·m,孔隙度一般大于3%,测试出油气井段全烃含量与无油气显示层全烃含量相对比值一般大于等于2。该方法在胜利油区太古界变质岩油藏储量计算中得到应用,实现了埕北地区和王庄地区变质岩油藏有效储层识别与储层参数计算,取得了较好效果。     

致密性气藏储层损害实验方法探讨与评价

致密性气藏具有低孔低渗、高含水饱和度、高应力敏感性和黏土矿物发育等特点,气体渗透率一般小于0.001mD,这使得气藏损害具有不同于油藏损害的特殊性。目前国内外尚未形成统一的针对致密性气藏储层损害评价方法,而常规储层敏感性评价方法采用液相为驱替介质,在评价致密储层时出现测试时间长、实验误差大、易发生应力敏感的局限。因此,通过对致密性气藏储层损害方法研究,制定了一套“致密性气藏储层损害评价方法,评价了BZ19-25区块储层岩心敏感性损害,并采用行业标准方法对其敏感性损害进行复测,结果表明新方法测试结果与行业标准方法测试结果一致,说明新研究的方法具有可靠性,适合致密性气藏储层损害评价。      

灰色关联分析法在储层评价中的应用--以大庆萨尔图油田北二区为例

储层评价是储层研究中的一项重要内容，权系数的确定是储层综合定量评价的关键。文章采用灰色关联分析法来确定储层评价过程中的权系数，进而对储层进行综合定量评价，解决了用单因素评价过程中出现的评价结果相互交叉、不惟一的问题，有利于对储层进行正确的分类与评价。该方法不仅适合储层评价研究，对于其他油气资源评价问题也同样适用，尤其是对权系数求取问题具有广泛的适用性。