分形边缘检测在裂缝预测中的应用

裂缝检测与图像分析中的边缘检测在许多相似之处。本文基于IFS图像边缘检测理论，提出了地震分形边缘检测的思路和计算方法。实际地震资料的处理结果表明，预测结果与钻井数据能很好吻合，因此，该方法能够较方便，可靠地识别地下裂缝的横向变化，是一种有效的裂缝预测技术。     

分形理论在裂缝检测中的应用研究

以地震地层解释为基础，依据地震反射特征，应用分形理论的两种裂缝检测方法（多尺度分形参数的地毯覆盖方法和分形压缩方法）对裂缝进行检测，提出了相应的算法和步骤，并对两种方法进行比较分析。     

基于分形理论的地震裂缝检测方法

依据地震波的动力学参数对裂缝的敏感性和裂缝的分形特征，以地震层位振幅数据为检测对象，基于图像处理中的分形边缘检测技术。提出了分形理论的裂缝检测方法(多尺度分形参数的地毯覆盖方法和分形压缩方法)。用计算机生成了Mandelbrot分形集和IFS分形，并分别进行了检测试验。效果显著。应用多尺度分形参数和分形压缩2种方法对某油田的层位振幅数据进行了裂缝检测．检测结果清楚地反映了裂缝发育带的分布状况。     

多重分形在测井资料裂缝研究中的应用

在测井资料的解释中，通常是利用双侧向曲线的数值大小来研究裂缝的发育情况，由于地区，岩性，深度等因素的不同，仅根据双侧向曲线数值大小确定裂缝发育的边界具有很大的人为因素和随机性，本文利用多重分形对其进行研究，由于多重分形谱包含非常丰富的信息，可以大大提高裂缝发育研究的可靠性，并可较准确地确定裂缝发育的边界。     

分形理论在油气检测中的应用

分形理论是描述和研究自然界中不规则形的重要手段，本文探讨了应用这种理论进行油气检测的方法和步骤，经过对计算求得的分维数的修饰性处理，分维数曲线的形态变化与油气藏的分布更为吻合，最后给出了在陕某宁盆地黄土塬区和沙漠区的油气检测结果，表明这种方法在复杂地一表条件下也是十分有效的，开发的相应软件可在微机和工作站上运行。     

分形理论在裂缝密度求取中的应用

一、分形分维技术原理 所谓分形．就是自然界中不规则、无限复杂的几何形体，其内部存在着自相似性，即局部与整体相似．描述分形的定量参数叫分维。分形几何学的主要研究内容是自相似性的不规则曲线或位形（称线性分形）和具有自仿射性的信号序列。因此把在形态（结构）、功能和信息等方面具有自相似性的研究对象统称为分形。它是定量描述自然界中不规则、     

分形理论在油气检测中的尝试

由于碳酸盐岩具有非均质、裂缝性的特点,使得碳酸盐岩的油气检测更加困难。采用分形理论有可能为解决这类复杂问题带来曙光。描述分形的定量参数叫做分维(或分数维)。本文介绍了两种计算分维的方法:时间序列的分维计算和根据振幅谱计算分维。我们用这两种方法对四川丹凤场气田的一条联井剖面进行了计算,得到了满意的结果,它解答了原来多参数预测的遗留问题。我们认为分形理论在油气检测中的应用具有较大的潜力。     

相干性分析在构造精细解释及裂缝研究中的应用

本文论述了相干性分析技术的原理,实现方法,结合实例,通过相干体切片分析对在地震剖面上不易分辨的断层进行解释和对砾岩,石灰岩,火成岩等的裂缝进行了预测。结果表明,该方法效果比较显著。     

分形理论在高精度重力油气检测中的应用

分形理论是描述和研究自然界中不规则现象的重要手段。高精度重力油气检测的理论基础，是识别与提取叠加在多种背景之上的有可能与油气相关的重力弱异常。本文试图应用分形集中的关联维去描述这类重力弱异常，探索分形理论在高精度重力油气检测中应用的可行性和有效性。文章介绍了高精度重力场关联维的计算方法，并给出了模型与实际资料的试算结果。模型试验和实际资料的试算结果表明，这次尝试是基本成功的。     

地震相干分析技术在裂缝油气藏预测中的应用

地震相干分析技术侧重于地震反射波形,目的是确定地下储层的横向岩性变化,其假设条件是地层连续,横向上地质与地球物理参数变化不大,道与道之间的波形相似,当存在断层或裂缝发育时,地震剖面上滤形特征会发生变化,用多道相似性准则去衡量它,找出波形特征的变化与相似系数的关系,根据已知区相似系数的变化规律,可预测新探区是否有断层或裂缝分布,模型结果表明,相干分析对断层（或岩性变化带）,裂缝等因素所引起的地震道间的变化反应敏感,可用于断裂系统及储层裂缝发育带的预测,该技术在LX,CD等地区应用效果较好。     

轮南地区奥陶系断裂及储集层裂缝分形特征

应用分形理论，对塔里木盆地北部轮南地区奥陶系断裂及储集层裂缝进行研究，结果表明，该区的断裂及储集层裂缝分布均具分形结构，自相关性很好，其相关系数均大于０９９进一步研究表明，平面上的断裂发育区和井下的储集层裂缝发育带是对应的。在碳酸盐岩中找油，储集条件是关键。因此，要彻底弄清轮南奥陶系含油性，应从储集层条件最好的地方入手。分形研究证明，整个轮南地区储集层最好的是平台西区，这应成为近期油气勘探的首选区块。     

储层构造裂缝的分形分析

本文分析了分形理论在储层构造裂缝评价中的应用，提出了计算分形维数的网格覆盖法。以沈阳油田边台潜山岩心为例，分析了应用分数维Ｄ值定量描述储层裂缝复杂程度的可行性和可信度。该方法可用于深入研究和预测储构造裂缝，以提高低渗透及特殊储层油气采收率。     

灰色综合评判法在裂缝预测中的应用

本文结合川中－川南过渡带下二叠统裂缝预测工作，将灰色系统理论引入裂缝预测。灰色综合评判法对数据的类型、分布和数量没有严格要求，通过关联分析计算各因素的权重，计算简便，能有效、客观地利用各种信息。     

储层构造裂缝定量预测中地质数学模型的建立与应用研究

储层裂缝的空间分布和裂缝表征参数的定量研究是石油地质学前沿问题,人们常用三维有限元数值模拟技术进行构造裂缝的定量预测[1],确定储层裂缝的组系、方位和密度,弄清储层裂缝的三维分布。以辽河欢喜岭地区为实例进行了中生界古构造研究与恢复,反演了古区域应力场,建立了三维地质模型与相应的应力场计算模型,从构造力学和应力场的角度进行了该区中生界火山岩储层的裂缝预测。     

基于分形理论计算相渗分流量曲线

分流量方程是油田基础研究工作中的一项重要内容,尤其是在油藏工程、水驱油理论以及油藏数值模拟计算等领域,应用十分广泛.基于分形理论,通过详细分析相对渗透率测定实验数据,认为以含水饱和度(Sw)为标度,油水相对渗透率比值(Kro/Krw)作为测量值具有分形特征,并基于此提出了一种新的分流量方程的拟合计算方法.该方法与传统油层物理学拟合计算的分流量方程相比较能在中低含水饱和度范围内大幅度提高产水率拟合精度,为油藏动态分析、水驱油理论与实验应用以及油藏数值模拟计算等提供可靠的基础资料,指导油田高效开发.     

基于分形理论的岩石可钻性分级方法

为满足优质高速钻井的要求，需要对岩石可钻性做出更加精确的测定。为此，利用分形几何理论，研究了钻井过程中岩石破碎机理及形成过程，提出了一种以井底返出的岩屑为对象的岩石可钻性测试方法。室内实验表明：微钻头岩石可钻性级值和岩石压入硬度值与破碎岩屑分形维数存在着明显的相关性，由此制定了一个基于岩屑粒度分布分形维数表示的岩石可钻性预测指标。经现场试验检验，分形法确定岩石可钻性级值具有很高的精度。这表明钻井过程中上返岩屑的分形维数能反映岩石可钻性程度，可以用分形维数衡量岩石可钻性的大小。     

VISCOSITY PREDICTION OF HYDROCARBON MIXTURES BASED ON THE FRICTION THEORY

The application and capability of the friction theory (f-theory) for viscosity predictions of hydrocarbon fluids is further illustrated by predicting the viscosity of binary and ternary liquid mixtures composed of n-alkanes ranging from n-pentane to n-decane for wide ranges of temperature and from low to high pressures. In the f-theory viscosity predictions the SRK and the PRSV EOS have respectively been used. Further, a comparison with the widely used LBC viscosity model shows that better results are obtained with the f-theory models. The obtained AAD% is within or close to the experimental uncertainty, which is satisfactorily for most applications related to the oil industry.     

VISCOSITY PREDICTION OF HYDROCARBON MIXTURES BASED ON THE FRICTION THEORY

The application and capability of the friction theory (f-theory) for viscosity predictions of hydrocarbon fluids is further illustrated by predicting the viscosity of binary and ternary liquid mixtures composed of n-alkanes ranging from n-pentane to n-decane for wide ranges of temperature and from low to high pressures. In the f-theory viscosity predictions the SRK and the PRSV EOS have respectively been used. Further, a comparison with the widely used LBC viscosity model shows that better results are obtained with the f-theory models. The obtained AAD% is within or close to the experimental uncertainty, which is satisfactorily for most applications related to the oil industry.     

һ�ֻ���SVM����ѡ�������Ԥ�ⷽ��

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法，在许多分类问题和函数拟合问题上都已获得了很好的效果。对于少量样本的分类问题，SVM具有调节参数较少，运算速度快等优点。通过地震、测井等信息进行油气预测是一种典型的非线性分类器设计问题，它具有已知样本数较少、特征个数较少等特点,文章据此提出了一种基于特征扩展和特征选择的改进SVM方法。该方法将原始特征通过非线性变换到高维空间，然后应用线性SVM进行特征选择，并同时计算降维过程中各个特征子集对应的留一法错误率，最后选择错误率较小的特征子集来设计线性SVM分类器。在通用数据的实验中，这种方法仅仅用较为简单的多项式核函数就大大提高了分类器的泛化能力。与传统的模糊数学方法、神经网络方法和SVM方法相比，这种方法在四川观音场构造的碳酸岩盐储层数据的预测误差降低了50%，是一种有效的油气预测方法。     

基于改进PSO-SVM的钻井液侵入储层深度预测

开展钻井液侵入储层深度预测,对于测井评价以及提高油井产能具有一定的现实意义。在分析钻井液侵入储层的机理和特征的基础上,提出了钻井液侵入储层的影响因素指标体系,建立了改进PSO-SVM的钻井液侵入储层深度预测模型,以塔里木塔中35口井为例进行了实证分析,并与传统BP神经网络和SVM模型预测结果进行了对比。研究结果表明:侵入深度与泥饼的渗透率、钻井液与储层压差以及侵入时间正相关,与储层孔隙度和钻井液粘度负相关,改进的PSO-SVM模型预测结果误差小,准确率高,能够用于钻井液侵入储层深度预测,具有广泛的应用前景。