一种超声成象测井图象无损压缩方法

在井壁超声成象测井系统中,数据传输速率受测井电缆的限制,有必要研究超声成象图象的无损压缩算法。文章提出了一种适合于这种图象的无损压缩方案——分块自适应预测的编码算法。经过实验表明,该算法比较符合超声成象测井图象特点,其压缩倍数较现有无损压缩算法有很大提高,而算法复杂度没有明显增加。同时,整个算法完全是自适应的,无须预置码表,所需内存开销较小,因而特别适用于实时遥测系统。     

电阻率成象测井有限元分析

电阻率成象测井是石油测井中最新一代的测井方法。对测井仪器响应的精确模拟，可以为此类仪器的优化设计和资料解释提供依据。针对电阻率成象仪的激励条件比较复杂以及井下地层的非均质性，选用适于处理复杂条件问题的三维有限元方法对仪器产生的位场进行分析；基于电阻率成象仪器的测量原理，给出了利用有限元分析得到视电阻率的方法；通过对水平、倾斜等典型地层模型的数值模拟测量，得出相应的电阻率井壁成象结果，从而直观地反映井壁地层特征。     

超声井壁成象测井实验模拟研究

超声成象测井能够在裸眼井和套管井中实现360°的全井眼测量，可用于判断岩性变化，识别孔洞、裂缝等地质现象，并能在定位射孔孔眼、检测套管腐蚀等工程测量中发挥重要作用。超声成象测井的测量结果分辨率是影响其应用范围的重要因素，也是进行成象资料的高精度处理和精细解释的基础。本研究在实验室条件下模拟了超声成象测量方法，并对成象结果进行了讨论和分析。     

阵列感应成象测井响应的探讨

高效曾：阵列感应成象测井响应的探讨，测井技术，１９９６（４）２０，２７１～２７６。阵列感应成象测井响应曲线是基于ＡＩＴ来集的２８条电导率曲线，经井眼校正并利用软件合成一组五条曲线。这五条曲线垂直分辨率一致，探测深度逐渐递增。每条感应响应曲线都是井深（Ｚ）和径向距离（ｒ）的函数。在应用二维反褶积把阵列信号合成测井曲线的信号处理之前，应用井眼校正后的阵列电导率完成相互间的对比。本文给出阵列感应成象测井响应的实例分析。     

超声成像测井的回波时间测量

超声成像测井的优点是图像直观、全井眼覆盖、适用范围广、操作方便.基于多参数超声工程测井仪,从检测探头的大小及频率的选择、发射电路的脉宽和频率的确定、回波时间检测方法的选择等各方面介绍了超声脉冲回波时间的测量方法及电路实现.应用实例证明该仪器采用的检测方案有效.     

井眼环境对声波成象测量的影响

本介绍了声波成象测井基本原理，对影响回波幅度，回波时间的各种因素进行了分析，提出了现场测井和解释分析中应该注意的问题。     

超声井径随钻测井回波信号补偿方法与电路实现

超声波反射测井在大密度泥浆中随着距离的增加回波信号急剧衰减,使得无法准确提取回波到达时间。研究了超声波在泥浆中的衰减特性,提出了基于时变压控放大器的回波信号补偿方法,进行了基于AD8336芯片的时变压控放大器的电路设计与实现。实验结果表明,该方法能够有效地补偿超声波在泥浆中的衰减,对随钻超声井径测量具有重要的实用价值。     

提高超声成像测井图像质量的途径

针对超声成像测井分辨率低、影响因素多等问题,从探头设计、参数选择、图像处理等方面探讨了改善超声成像测井效果和图像质量的若干途径。与平面探头相比,曲面探头具有较好的聚焦效果,不仅可以有效提高图像分辨率,还可以通过增大尺寸、降低频率更好地适应井径变化和重泥浆环境。通过采用探头总成技术、提高扫描速率、改善信号采集与处理技术,提高超声成像测井仪器技术水平。     

碳酸盐岩储层测井综合评价技术

随着成象测井技术的不断应用，碳酸盐岩储层的测井综合评价技术也突飞猛进。该文以大港千米桥潜山为研究对象，阐述了成象测井与常规测井相结合而形成的一整套碳酸盐岩储层测井综合评价技术。该技术基本上攻克了碳酸盐岩岩性识别、储层类型划分、储层孔洞缝参数定量计算、储层流体性质判别四大技术难题；同时在确定裂缝发育方向、最大水平主应力方向等地质评价方面，形成了较为完善的方法。     

石油测井中的一种成象系统

图象处理技术在近代测井中的应用越来越普遍,诸如井下超声电视、电阻率扫描等测井方法,它提供的图象能直观地显示井况。本文给出一种适合于测井应用的成象系统,该系统可以不用计算机而实时地将测井数据以图象方式显示出来,亦可在计算机的介入下成象和进行图象处理,文中详细地叙述了系统的关键部分——帧存储器的构造原理。     

断陷湖盆陡坡带砂砾岩体沉积期次的划分技术

 综合地震、测井及钻井信息，建立以三维地震资料的层序地层解释为基础，以岩心、成像测井资料作标定，以单井测井信号小波变换分析为核心的砾岩体沉积旋回划分技术。利用成像测井资料进行沉积旋回识别的关键在于合理实现“图像”与“岩相”的转换，并利用岩心资料对地层成像测井图像进行刻度，消除地质解释的多解性，建立不同类型的岩相模式。通过地震约束和岩心、成像测井标定下的测井信号多尺度、高分辨率的小波变换分析,可将一维测井信号变换到二维时频域，便能很好地反映信号的周期特征和局部异常，进而为砂砾岩体的旋回划分和内部结构解剖提供技术支持。对济阳拗陷车镇凹陷陡坡带古近系巨厚砂砾岩体的实际分析结果表明，该技术对于用生物化石或测井组合法难以进行地层划分和对比的砂砾岩发育区的沉积期次划分和内部结构解析具有较好的应用前景。     

三维荧光录井技术在胜利油田油质判识中的应用

三维荧光录井技术由于其具有更高的灵敏度和检测上限、激发波长和发射波长的任选性、更多的图谱表现形式和更丰富的参数信息等特征,较好的弥补了二维荧光录井技术的一些缺陷和不足。通过对三维荧光录井技术的研究、推广和初步应用,掌握了三维荧光录井技术的技术原理及技术特点。通过大量的三维荧光分析数据与试油结果进行对比研究,建立了利用最佳激发波长、最佳发射波长、油性指数等三维荧光分析参数评价原油性质的标准,同时也总结了不同的原油性质具有不同谱图形态特征,并在胜利油田的应用过程中取得了较好的应用效果。应用结果表明三维荧光技术在判识原油性质方面,具有独特的技术优势和良好的应用前景。     

基于限定对比度直方图均衡的超声测井图像增强方法

针对超声测井图像对比度低、细节模糊的问题,借鉴一种限定对比度直方图均衡算法应用于超声测井图像增强。通过仿真调整算法中的分割子块数目和剪切系数,得到适用于测井图像增强的参数值,利用主观视觉和客观参数对实验结果进行了评价。实验结果表明,该算法对超声测井图像质量的改善有较好的效果,能够实现突出局部细节,限制平坦区域过度增强的目的,对进一步提高声成像测井资料解释精度具有重要的意义。     

基于参数优化AdaBoost算法的酸性火山岩岩性分类

岩性识别是火山岩油气藏勘探的基础,为提高长岭气田火山岩岩性识别的准确率,采用决策树、支持向量机、逻辑回归、AdaBoost-决策树、AdaBoost-支持向量机和AdaBoost-逻辑回归6种算法,对研究区酸性火山岩岩性进行分类与识别。通过分析研究区火山岩不同岩性的测井响应特征,选取了对火山岩岩性、组构和孔隙结构反应灵敏的12种岩石物理测井参数作为分类特征量。选择3口井中岩心分析和岩矿录井资料完整的7 150个测井数据作为数据集,并从中随机选取70 % 的数据作为训练集建立岩性识别模型,剩余30 % 的数据作为测试集。对6种算法建立的模型通过交叉验证进行参数优化及模型评价,对比不同算法与录井剖面的结果表明,AdaBoost-决策树算法可作为长岭气田利用常规测井资料识别火山岩岩性的有效手段,准确率可达90 % 以上。     

利用相干体技术研究碳酸盐岩裂缝特征

地震相干体技术是一种利用传统三维地震数据通过检测地震波同相轴的不连续性来识别断层、裂缝和沉积环境的地震解释方法。该方法在结合成像测井、岩心、钻井等资料后,对K油田的碳酸盐岩裂缝分布特征进行了研究和预测。结果表明,不同强度和密度的断层及裂缝在相干体切片上具有明显的区别,同时清楚反映了裂缝的主要分布区带与断层的关系。这一结果可以非常有效地指导油田后期开发调整工作。     

基于MRGC聚类方法的测井相分析和岩性识别——以Z油田潜山地层为例

为了解决常规岩性识别方法对于较为精细岩性识别和复杂岩性识别困难的问题,通过论述MRGC聚类方法和KNN算法传播器的基本原理,提出基于MRGC聚类方法的测井相分析和岩性识别方法及其流程.即优选能反映岩性特征的测井曲线,利用MRGC聚类方法进行测井相自动划分,并用录井及岩心等地质资料建立的岩相数据库对所划分的测井相进行标定...     

基于随机森林的K-近邻算法划分火成岩岩性

针对火成岩油气藏火成岩岩性划分难,岩性划分准确率受薄片鉴定样本数量影响大的问题,利用随机森林(RF)算法分析不同的测井曲线与火成岩岩性相关性,再利用K-近邻(KNN)算法划分小样本薄片鉴定情况下的火成岩岩性。将研究成果应用于川西地区二叠系火成岩地层,结果表明:测井曲线与岩性相关程度从高到低依次为GR、R_t、DEN、CNL、AC;KNN算法划分火成岩岩性,k取值受分类数量和训练样本数量2个因素控制,样本数量较小时后者影响程度大于前者;k为3时,24个火成岩训练样本(5种岩性)KNN法回判准确率为87.5%,14个火成岩(5种岩性)测试样本测试准确率为92.5%。对比图版划分火成岩岩性,KNN算法受人为影响小,参数调节简便。该研究对小样本情况下火成岩岩性划分有重要指导意义。     

基于约束最小二乘理论的复杂岩性测井识别方法

引入约束最小二乘算法对测井响应方程进行线性优化,建立了针对复杂岩性地层多矿物地层组份测井解释模型以及线性约束最小二乘问题模型CFEA,基于现代矩阵分解和变换理论给出了求解,求取了线性约束最小二乘问题的算法,处理精度和计算速度得到进一步的提高.计算的测井曲线包括补偿密度、补偿中子、声波时差、深侧向电阻率、浅侧向电阻率以及无铀伽马曲线,待求的未知参数包括孔隙度、泥质含量、白云岩含量、灰岩含量等地层组份及含水饱和度等地层参数.应用于四川碳酸盐岩地层测井资料数字处理,处理结果表明,应用该算法进行测井资料岩性识别,运算速度快,识别精度高,具有很好的应用前景.     

基于改进KNN算法的潜山复杂岩性测井识别方法

兴隆台中生界砾岩油气藏是辽河坳陷近年发现的大型整装构造-岩性油藏,探明程度低,勘探潜力大。油藏受岩相与构造的共同控制,储层非均质性极强,岩性类型复杂多样,导致测井识别难度较大,严重制约了该区的勘探进程。为此,依据岩心观察、岩屑录井及薄片鉴定结果,按照储层分类评价需求及测井可识别原则,重新将研究区岩性划分为碎屑岩和火山岩两大类,具体包括花岗质砾岩、混合砾岩、砂岩、泥岩、玄武岩、凝灰岩等6种岩石类型。通过分析不同类型岩石的测井响应特征,建立岩性交会图版,确定敏感测井参数。在此基础上,针对测井数据特点,对K最邻近值(KNN)算法进行改进,提出了基于测井属性加权的剪切邻近(MKNN)机器学习算法,并用于岩性预测。结果表明：相比传统的K最邻近值(KNN)算法,MKNN算法效率更高,解决了KNN算法受岩性样本类型不均衡及测井参数重叠的影响,岩性识别准确率由82.3%提高至88.7%,有效地解决了勘探老区岩性精细评价问题。该研究对提高复杂岩性油藏的测井评价精度具有一定的借鉴意义。