基于支持向量机的低阻油层识别方法及应用

随着油田油气勘探的深入,低阻油层的勘探开发具有重要的意义.由于低阻油层的测井响应特征不明显,导致常规的测井解释方法识别低阻油层的正确率较低.低阻油层的识别其实质是一个复杂的模式识别问题,研究采用支持向量机分类理论,选取多种相对独立的测井参数对低阻油层进行识别分析.以工区试油已证实含油气性类型的层位作为训练样本进行训练,建立其油层、油水同层和水层的分类器相应支持向量机和分类面.通过已建立分类器的分类函数,可对待识别的层位进行识别分析.实例分析结果表明,基于支持向量机的低阻识别方法对数据量没有太高的要求,且操作简单,识别效果良好.     

应用最小二乘支持向量机识别J13井区杜家台油层岩性

J13井区杜家台油层的储层岩性以低孔低渗中砂岩、细砂岩和不等粒砂岩为主,常规交会图法难以识别,无法确保按岩性建立的测井评价模型的配套使用.为此,应用最小二乘支持向量机对储层岩性进行了识别.首先分析了最小二乘支持向量机的方法原理和实现流程;其次随机选取了J13井区部分层段的岩性和测井响应建立了学习样本集,采用网格搜索法确定了参数C和δ,自检结果表明识别正确率可达到94％;最后对J13井区储层岩性做了测井识别,与岩心分析资料进行对比,岩性识别正确率达到87.5％.研究表明,最小二乘支持向量机可满足J13井区岩性识别的需要.     

应用核磁共振测井资料评价低渗透储层

针对胜坨油田W区块储层低孔、低渗、孔隙结构复杂,常规测井方法进行油水层识别和储层评价难度较大的现状,介绍了利用核磁共振资料孔谱的分布快速判别流体性质的定性识别方法,与建立核磁共振测井解释模型、计算储层参数、识别流体性质的定量识别方法,并在胜坨油田W区块低渗透储层的实际评价中取得了较好的效果。     

陇东油田长8致密砂岩储层流体性质识别方法研究

长8储层属于低孔低渗储层,储层非均质性强,孔隙结构复杂,油水层分异较小,流体性质识别难度大。本文为了解决陇东油田长8致密砂岩储层流体性质识别难题,通过大量文献调研,将低孔低渗储层流体性质识别难点和常用流体性质识别技术方法进行了梳理。低孔低渗储层流体性质识别难点与常规储层流体性质识别难点有所不同,研究表明低孔低渗储层流体性质识别难点既与岩性、泥质含量及胶结物、砂泥岩薄互层等宏观因素有关,又与复杂孔隙结构和地层水及泥浆滤液等微观因素有关。常用低孔低渗储层的流体性质识别方法有电阻率特征判别法、曲线重叠法、参数交会图法、无侵线法、核磁共振测井法、模糊识别法和机器学习法等,本文通过使用几种常用流体性质识别方法和基于GBDT决策树的流体性质识别方法对研究区陇东油田长8致密砂岩储层的流体性质进行识别,通过对比寻找出低孔低渗储层流体性质的有效识别方法。研究表明常用流体性质识别方法在应用到低孔低渗储层时效果不佳,而使用基于GBDT决策树的流体性质识别方法应用到研究区时效果较好,识别精度较高。     

核磁共振测井在低孔低渗储层解释中的应用

在低孔低渗储层中,用常规的三孔隙度测井资料很难识别储层与非储层.另外,由于低孔低渗储层其岩性对地层电性的影响很大,用电性资料来识别地层流体的性质也有一定的难度.针对NA油藏的低孔低渗储层,利用核磁共振测井所获得的地层束缚流体体积、可动流体体积、地层渗透率等资料,能有效地识别储层和地层流体性质.     

基于主成分分析的最小二乘支持向量机岩性识别方法

测井解释过程中的岩性识别实质是多个指标数据的模式识别问题。常规测井解释方法很难表征储层的真实特性。提出一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机的岩性识别预测模型（PCA—LSSVM）;介绍了主成分分析法和最小二乘支持向量机原理。通过主成分分析方法对测井数据进行分析并提取影响岩性识别的主要因素．依据分析结果建立基于最小二乘支持向量分类机的岩性识别模型。云南陆良盆地3口井的117个地层的识别结果与实际取心资料的符合率达到92．5％。应用表明,将主成分分析结合最小二乘芰持向量机进行岩性识别．简化了网络结构．具有更快的运算速度和准确率．是一种值得推广使用的方法。     

支持向量机方法在低阻油层流体识别中的应用

在H油田含油层系中，低阻油层与高阻水层并存，储层的岩性和孔隙结构复杂多变，粘土矿物普遍存在，在电性上直接区分油水层比较困难，常规测井解释符合率较低。为此，在认真分析工区低阻油层地质特征的基础上，引入模式识别领域应用较好的支持向量机（SVM）方法，探索了该方法在油水层划分中的应用。首先综合常规测井资料和试油资料构建57个油水层样本（学习样本34个，预测样本23个），并进行数据归一化处理，然后根据训练样本的分布和实验结果选择核函数类型，利用网格搜索寻优法得到模型最优参数，建立起低阻油层目的层段流体识别模型。利用该模型对23个预测样本进行识别，结果正确的有21个，预测精度达91．3％，其中2个误判样本是将油水同层判识为水层。对34个建模样本进行回判，准确率达100％。对某井4号层位（1476～1481m井段）射孔试油结果产油63．7m^2／d，无水，与预测结果一致。由此表明利用支持向量机方法对未知流体属性的正确识别是可行的。     

核磁共振测井在低孔低渗储层解释中的应用

在低孔低渗储层中，用常规的三孔隙度测井资料很难识别储层与非储层。另外，由于低孔低渗储层其岩性对地层电性的影响很大，用电性资料来识别地层流体的性质也有一定的难度。针对NA油藏的低孔低渗储层，利用核磁共振测井所获得的地层束缚流体体积、可动流体体积、地层渗透率等资料，能有效地识别储层和地层流体性质。     

鄂尔多斯盆地Z区长81储层流体快速识别技术研究

为解决鄂尔多斯盆地Z区长81低渗透率储层流体识别符合率低的难题,针对研究区地质特点,开展了储层特征、储层"四性"关系、储层电性特征微观成因机理等研究,剖析了工区流体识别难题的实质,基于试油、试采等动态资料和常规测井曲线综合分析,借助于常规测井曲线重构思想,建立该区长81储层流体快速判识技术;基于Matlab7.0平台开发了相应的流体快速识别软件。该区目的层为典型的超低渗透率储层,孔喉结构复杂、岩石微观结构致密是导致储层电性特征复杂、不能有效反映流体性质的关键。研究建立的流体识别技术对于类似储层流体识别具有一定的借鉴意义。     

南翼山油田低孔低渗储层PNN测井识别技术研究

低孔低渗储层由于其成因复杂,测井响应影响因素众多,导致解释结论具有多解性,测井识别和评价都存在极大的难度。而(脉冲中子-中子)PNN测井技术在套后进行测井评价,能较好地消除低孔低渗储层泥浆侵入的影响,利用油水俘获截面的差异可以准确识别油水层。通过对柴达木盆地西部南翼山油田Ⅲ、Ⅵ层组物性资料分析研究,结合PNN测井技术建立了针对低孔低渗储层的储层识别及评价解释方法。实际生产证明,PNN测井技术在南翼山油田低孔低渗储层识别评价中效果较好。     

低孔低渗储层流体识别方法研究

本文分析介绍三种低孔低渗储层流体识别的典型方法并分析其中的优劣;识别图版法、电阻率重叠流体性质识别方法、另有待探究的测井小波多尺度分析流体性质识别等三种方法,为今后低孔低渗储层研究提供基础依据。     

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目前低渗透储层测井评价结果与试油效益并不令人满意，其原因是低渗透储集层类型的差异导致其导电性和测井响应特征不同，而测井解释大多数还是沿用中高孔渗油气藏的解释方法。因此，低渗透储集层的测井解释模型要针对不同的储集层类型建立模型，其核心问题是利用测井资料进行低渗透储集层类型的识别。文章首先应用毛细管压力曲线、岩电实验数据、物性分析数据和相对渗透率曲线等实验资料，结合实际测井和测试资料，采用地质储层分类标准和储层的分形特征对塔中志留系储层进行分类研究，建立了适应井区的测井分类标准；然后，采用BP神经网络方法建立了识别储层类型的测井分类模型；最后应用该方法处理该层系低孔低渗储层的实际测井资料。其处理解释结果与岩心分析结论比较，符合率高达91.89%，试油结果也验证了该方法的实用性、准确性。     

建深1井志留系致密砂岩储层测井评价

以建深1井常规测井资料为基础,结合地质录井和试气资料对志留系低孔、低渗致密砂岩储层进行了测井综合评价,主要对该层位进行了岩性识别、储层划分、参数定量计算、流体性质识别等方面的研究,为建南构造下组合致密砂岩储层提供了一套较为完善的测井评价方法。     

毕店地区储层电性特征研究

毕店地区储层电性特征不明显,油水层电阻率差异小,储层流体性质识别困难.文章从常规测井资料入手,结合试油资料和地质研究成果,总结出本区块的原油性质、储层物性、岩性、水性特征,利用测井新技术进行油水层识别方法研究,为进一步的勘探开发提供支持.     

测井资料在优选压裂层位中的应用

压裂是低孔、低渗油层改造的主要增产措施。根据常规测井资料、岩石物理实验分析数据及试油成果。研究储层四性关系，确定区块的低孔、低渗储层评价标准。进一步对油层进行分类，有针对性地为油层压裂提供施工层位和准确的储层参数。通过商543区块实例，阐述了选择压裂层位的方法。     

储层萃取液定量荧光分析技术识别含油性的分析——以渤海油田低孔低渗储层为例

渤海油田中深层区块低孔低渗,非均质性强,应用常规录井测井技术识别储层含油气性存在不确定性。为此,利用储层萃取液定量荧光分析技术,结合录井测井数据和试油结论,分析低孔低渗储层含油气性识别的可行性及适用条件。结果表明,萃取液荧光技术识别的垦利A油田油层段与录井测井结论一致,渤中B油田现今油水界面与测井解释的深度相近,并识别出渤中B油田测井资料遗漏的沙一段下部"甜点区"油层和沙一段上部干层段。     

基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法

测井解释过程中的油气水层识别实质是一个模式识别问题。基于统计学习理论发展起来的新一代小样本学习算法——支持向量机,是至今模式识别问题的强有力解决方法之一。本文针对现有方法在解决油气水层识别问题中的不足,提出了最小二乘支持向量机(LSSVM)的油气水层识别方法。该方法依据测井所得到的小样本、不适定性等数据信息建立并归一化数据样本集;通过网格搜索法选择LSSVM训练参数C和σ2,用交叉验证法对目标函数进行寻优找到最佳的参数;通过训练学习数据样本和测试数据样本,建立最小二乘支持向量机分类器识别模型。用本文提出的新方法研究了大庆油田某油藏的油气水层识别问题,结果表明最小二乘支持向量机的油气水层识别方法较人工神经网络和标准支持向量机的油气水层识别方法具有更快的运算速度和准确率,是一种值得进一步研究及推广使用的方法。     

川渝油气田碎屑岩储层测井解释及流体识别

四川盆地侏罗系-上三叠统的蓬莱镇组、沙溪庙组和须家河组等碎屑岩储层具有低孔低渗、岩性复杂、储集空间种类多、单砂体规模较小但累积厚度较大、横向变化大、含水饱和度较高、储层识别及储层参数定量计算难度大,流体判别符合率低等特点。为此,开展了一系列分析研究工作：①在岩心分析基础上进行长石砂岩、岩屑砂岩、钙质砂岩等岩性识别;②利用声电成像和常规测井资料进行低孔低渗碎屑岩储层识别;③利用多种能谱资料计算泥质含量,以及多种测井资料计算束缚水饱和度等储层参数;④使用电阻率-孔隙度法和饱和度法等进行流体类型判别;⑤使用压汞资料和试油资料进行有效储层确定。从而形成了一套适合四川盆地低孔低渗碎屑岩储层的测井解释和流体识别方法。利用该套技术能快速有效地确定射孔层位,较准确地评价单井产能和油气藏储量,在川渝地区多个油气田中取得了良好的地质应用效果,提高了川渝油气田碎屑岩储层的解释评价精度和效率。     

用核磁共振测井资料评价砂砾岩体低孔低渗油气藏

砂砾岩体低孔低渗储集层由于孔隙中流体的测井响应信号弱,常规测井难以识别与评价。核磁共振测井能提供与岩石骨架无关的孔隙度等测井信息,能有效地识别和评价储集层。而且,其多种烃类检测模式及其评价方法能定性评价流体性质和定量计算其流体体积。胜利济阳坳陷东营凹陷陡坡带低孔低渗砂砾岩体测井评价表明,核磁共振测井在储层识别、岩石参数计算、流体性质识别中发挥了很大作用。     

鄂尔多斯盆地姬塬地区低渗透储层流体识别技术

鄂尔多斯盆地姬塬地区长6储层为典型的特低渗透储层,非均质性严重,油水分异差,流体识别难度较大。为解决这一问题,基于补偿中子、补偿密度和声波时差3种孔隙度曲线的重合程度,通过构建孔隙度曲线指数来指示岩性的纯度;结合反映流体性质的深感应电阻率和刻画储层物性的声波时差曲线,构建流体识别指数识别储层的含油性;在此基础上,依据产水率与含水饱和度关系进一步识别油水同层和水层。综合流体识别指数和产水率,建立油水层识别图版。通过对研究区的58口井测井综合解释,并与试油数据进行对比,该方法识别油水层的准确率为91.4%,提高了储层流体识别的精度。