基于ICA、PCA与SVM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,分别通过主成分分析(PCA)和独立分量分析(ICA)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...     

吐哈盆地红台气田测井相分析

针对吐哈盆地红台气田测井反映特征独特,曲线形态指相意义不明确等问题,综合应用测井和地质信息,将测井电性参数、岩心资料以及关键井沉积微相研究成果相结合,采用判别分析方法建立了吐哈盆地红台气田电性-岩性、电性-沉积微相判别模型,在Carbonsoft IhiellExplore平台上编制了岩性和沉积微相判别程序,从而实现了地层岩性的测井自动识别和沉积微相的人机交互识别.研究结果表明,不同地质构造背景及沉积环境下的地层具有不同的岩电特征,选择能够反映研究区岩性、沉积微相特征的电性参数,建立岩电映射关系是测井相研究的关键,在区域沉积模式及其演化特征的约束下人机交互分析是更为合理的测井相研究方法.     

大庆长垣某区块沉积岩石微相识别方法

基于常规测井资料地质信息丰富、分辨率高、纵向连续性强等特点,分析某区块所包含的3种沉积微相曲线特征,提取了光滑度、迂曲度、微电极幅度差、变差方差根、曲线重心、斜率等反映各测井曲线形态和幅度的特征参数,利用逐步判别法建立了沉积微相判别模型;在充分考虑储层"四性"关系影响下,建立基于沉积微相的岩相识别三角形图版。沉积岩石微相识别符合率达到85%以上,为储层参数精确求取及水淹等级精准判别创造了有利条件。     

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。     

利用多元统计方法自动识别沉积微相

在关键井沉积微相分析的基础上，从测井资料中提取反映各种沉积同相的测井特征参数，并应用一套多元统计分析方法建立各种沉积微相的判别模型，实现了根据测井资料用计算机对吉剖面地层进行自动连续的沉积微相识别，并根据单井相分析结果可研究多井剖面地层的各种沉积微相。     

相带约束的测井储层精细评价——以广利油田莱1断块沙四段为例

如何提高断块油藏测井解释及储层评价的精度是长期以来的一大难题。以广利油田莱1断块沙四段为例，通过单井沉积微相、测井相、高分辨率层序地层对比分析，提取测井曲线中反映沉积环境的特征参数，利用模糊动态聚类和逐步判别方法建立沉积微相的定量识别模型，然后按相带建立多元统计测井解释模型，编制一套处理软件，进行测井多井资料处理，最终实现储层的综合评价。结果表明，该方法能够较好地提高储层参数求解精度，有效地划分储层类型，揭示剩余油分布的主控因素。     

曲流河环境沉积微相和测井相特征分析

在钻井过程中,取心及岩屑录井资料都十分有限,以往通过岩心观察或者综合分析岩屑录井资料来进行岩性和沉积环境研究的方法受到很大限制,而利用各种测井资料所提供的丰富信息来进行沉积相研究已成为发展趋势。通过研究曲流河沉积相中各沉积微相的特征及在测井曲线上的响应特征,提取各不同沉积微相的测井相特征参数,建立曲流河沉积环境的各沉积微相的测井相模式及特征参数样本,利用BP神经网络技术反馈学习,获得一套适合研究区曲流河沉积微相的判别系数,并对其他实际测井资料进行沉积微相自动识别,所得结果与地质专家解释结果吻合率在84%以上,效果显著。由此表明在油气勘探进程中采用该方法进行沉积微相自动识别是切实可行的,可大大提高储层解释的速度和精度。     

用计算机实现判别沉积微相方法

在计算机上采用“专家经验参数逻辑判别法”研究地下沉积微相,主要利用综合录井和四种测井曲线数据,测井解释与相邻参数井匹配补充地质信息,用曲线形态参数辅助,建立地方性相模型,再综合判别各单元的沉积微相。文章介绍了该方法的原理、数据制备、参数提取与计算和建模、判别等。通过对某盆地侏罗系的实际判别结果表明：综合录井资料判别结果是正确的,用匹配的测井解释与曲线参数综合判别结果更具合理性     

用Bayes判别法定量识别沉积微相

利用多种测井曲线提取反映沉积微相的若干参数。应用主成分分析法与Ｂａｙｅｓ判别分析方法建立埕岛油田馆上段地层的测井－沉积微相数值模型，开发出连续识别钻井剖面地层沉积微相的软件。实际测井资料处理结果表明，用此法识别沉积微相与地质划分的结果吻合较好。     

动静态资料相结合精确求取渗透率的方法

针对以孔隙度渗透率之间的指数关系为模型解释渗透率时精度不高的问题,提出了一套完整的动静态资料结合求取储层渗透率的方法.根据不同沉积微相渗流特征的差异性建立不同沉积微相渗透率的表达方式,并建立一个精度判别指标,对解释精度进行客观评价.利用试油试采的动态资料对静态解释结果进行动态校正,求出能够比较客观地反映出原始地层的渗流特点的动态渗透率.利用该方法在葡萄花油田三断块进行测井评价取得了良好的效果.