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。     

三维感应测井电阻率各向异性在储层流体识别中的应用

三维感应测井能同时获得储层垂直、水平电阻率,可直接计算垂直与水平方向电阻率各向异性系数,该系数在储层流体识别方面的研究较少。进行物理模型、岩心实验数据分析,总结出岩样垂直电阻率与水平电阻率各向异性和岩性、流体的关系;分析典型流体的三维感应测井电阻率响应特征,总结出利用三维感应电阻率各向异性系数识别储层流体性质的方法。通过在12口井57个砂泥岩类储层段的现场应用,利用三维感应电阻率各向异性流体识别方法得到的解释结论与试油结论的符合率达91.2%。该方法在现场实践中取得了良好效果,为三维感应测井资料解释应用提供了一种新思路。     

岩石机械参数在致密砂岩流体识别中的应用

X区块是塔里木盆地天然气勘探开发的主力区块,储层具有低孔隙度、低渗透率、裂缝-微裂隙发育、物性变化大、岩性复杂、储层非均质性强等特点,依据该地区的电性特征及孔隙度测井资料难以准确识别储层流体性质。以声波速度试验为基础,以钻井取心的小岩样为对象,研究了一定压力下声波速度随流体饱和度变化的规律,这一规律为识别流体性质奠定了理论基础。提取阵列声波测井资料中的纵、横波信息,结合常规测井资料计算出反映地层弹性性质的波阻抗、泊松比、拉梅系数、剪切模量、流体压缩系数等岩石机械参数,构建对流体性质敏感性强的组合参数建立交会图版,并将其应用在研究工区中取得了良好的效果。     

M分类法在储层流体识别中的应用

生物礁滩储层存在测井流体识别困难的问题。应用适合生物礁滩储层流体识别的多元隶属函数M分类法,根据模糊数学的隶属函数和最大隶属原则,研究了该方法及其应用准则,建立了测井流体识别的模糊数学模型。根据多元隶属函数M分类法的原理,利用声波时差、岩性密度、中子孔隙度、浅侧向、自然伽马测井值分析和计算,对某油田生物礁滩储层段的70个油层、水层和干层进行了判别,最终解释结果符合率为85％,油层判别符合率为89．5％。     

低对比度储层流体替换识别技术方法与应用

鄂尔多斯盆地中生界广泛发育低对比度储层,主要以河流相沉积为主,通常河道砂体底部粒度较粗、物性较好,向顶部粒度逐渐变细、物性变差,导致电阻率底低、顶高,呈漏斗状,该特征与低对比度油层(油水同层)响应相近.常规视电阻率增大率以储层顶、底部电阻率之比确定,未计算岩性、物性变化对电阻率的影响,流体判别符合率较低.在岩石物理实验基础上,借助Archie饱和度模型,基于流体替换思路,利用储层底部孔隙流体替换储层全部孔隙流体,分析储层岩性、物性对电阻率的影响程度,反演流体替换后的理论电阻率.实测电阻率与理论电阻率差异即仅由孔隙流体性质变化引起,二者比值即为实际电阻率增大率,以此为依据判断储层流体性质.该方法综合利用岩石物理实验、测井数据,考虑了岩性、物性、流体对电阻率的影响,并且与地层水矿化度、胶结系数a、饱和度系数b等参数无关,可最大限度提取流体指示信息.通过对目标区实际资料处理,该技术方法能够有效提高低对比度储层流体判别符合率,为该类油藏勘探、开发提供支持.     

核磁扫描测井在疑难油气藏流体识别中的应用

核磁扫描仪器通过梯度磁场设计对多种频率进行测量,实现1.5 in~※到4 in不同的探测深度,不仅可提供孔隙结构信息,还可利用扩散系数进行流体类型识别。核磁扫描采用扩散编辑方法,改变回波串序列中前2个的回波间隔,使得测量的T_2谱没有前移,但幅度发生变化。对这些幅度变化且包含有扩散信息的多组数据处理得到扩散系数,进而识别探测范围内的流体类型。将该方法应用于东部某油田进行疑难层解释,表明核磁扫描扩散编辑法同核磁测井解释中常用的移谱和差谱识别流体的方法相比可以快速确定储层流体性质。     

支持向量机方法识别储集层流体性质

在储集层流体识别中首次引入了支持向量机(SVM)方法,对测井得到的各种测量参数和综合解释参数与油、气、水等流体之间的复杂关系进行研究,借助于支持向量机方法,建立了测井参数识别油、气、水等储集层流体的识别模型。实际应用效果表明,支持向量机方法识别储集层流体类型是一种比较切实可行的方法,提高了测井解释油气水的精度,为储集层流体识别提供了一种简单可靠、识别精度高的新方法。     

Fisher判别技术在火成岩流体识别中的应用

火成岩岩性特殊,储层非均质性非常严重,孔隙结构复杂,裂缝和孔洞发育,属于典型的多重孔隙介质储层。准确识别火成岩的流体性质是火成岩测井解释的关键。采用常规的孔隙度—电阻率交会图识别火成岩流体效果不好。本文阐述了Fisher判别技术原理,并应用于克拉玛依油田西北缘二叠系的测井解释,识别流体的符合率达到83.7%,精度明显高于常规的交会图法,为火成岩储层评价、流体判别提供了有力的证据。     

遗传算法在测井识别凝析气藏中的应用

利用遗传算法的全局寻优特点,将遗传算法引入测井最优化处理中;利用地层组份模型建立拟合函数,通过遗传算法对拟合函数实现了最优化处理,分别计算出地层条件下凝析油和凝析气的含量,在此基础上计算出地面气油比,从而达到识别凝析气藏的目的.现场应用处理了6口井的实际资料,给出了1口井的应用实例,证明了利用该方法能够较为准确地识别凝析气藏.     

人工神经网络在油水识别中的应用

本文研究的目的是针对长庆油田低孔、低渗、低压的特点，选择出一种能有效识别油水层的网络结构，并设计出相应软件，为测井资料缩解释提供一种新的方法和思路。     

薄层电阻率测井在薄油气层识别中的应用

常规电阻率测井因受其纵向分辨率的局限,难以确定其真电阻率,无法准确划层厚在２ｍ以下的薄层。综合分析薄层电阻率测井与常规微电阻率测井,双侧向电阻率测井及孔隙度测井资料,对于提高砂泥岩集层,特别是薄油气层的解释精度有重要作用。给出了几个利用薄层电阻率测井识别油气层的实例,介绍了薄层电阻率测井在油气层识别中的解释分析方法。     

白云岩储层电成像视地层水电阻率流体识别技术

电成像测井资料具有分辨率高、井眼覆盖率高、可探测冲洗带信息的特点,在一定程度上可反映近井壁流体分布。通过与常规测井资料计算的变胶结指数m和孔隙度相结合,求取储层的视地层水电阻率分布谱,并提取谱的均值与方差参数作交会图,建立储层流体性质识别图版,在中低孔隙度渗透率石灰岩地层的油层识别中发挥了重要作用。通过对比含不同流体储层及非储层视地层水电阻率谱的特征,拾取特征参数,并结合孔隙度信息,建立了研究区特低孔隙度渗透率白云岩储层流体性质识别图版,气层识别符合率达91.7%,排除了非储层视地层水电阻率谱与气层相近的干扰,在塔东地区碳酸盐岩储层中应用见到较好效果。     

灰色聚类分析方法在储层含油性预测中的应用

储层含油性预测是油藏描述的重要内容之一。根据灰色系统理论，储层含油性预测可以看成是一个包含已知因素和未知因素的灰色过程。用灰色聚类分析方法对测井资料进行油气、水层识别的基本思路是，根据测井资料提取的储层含油性参数灰色决策矩阵，求取每种流体储集层的白化函数，最后根据灰色聚类方法识别油、气、水层。     

应用声学岩石物理模型进行储层流体性质识别

介绍了利用常规测井资料与声学岩石物理模型相结合进行复杂岩性储层的流体识别的方法。建立了双重孔隙各向异性岩石物理模型。利用测井曲线计算孔隙度、泥质含量、石英颗粒的体积模量与剪切模量等岩石物理模型所需的输入参数。应用该模型估算岩石在含水饱和、含油饱和条件下的纵、横波时差曲线,然后计算相应的纵横波速度比、泊松比等弹性参数。对比实测的弹性参数与模型估算的弹性参数,根据其大小关系识别储层流体。2口井的实际测井资料处理表明,利用岩石物理模型识别储层流体结论与常规测井解释结论、试油结论均相符,这为复杂岩性储层的流体识别提供了一种新方法。     

酒东营尔凹陷储层流体识别技术

为有效地对酒东营尔凹陷进行储层流体识别,针对该区块的地质背景以及储层非均质性强、储层“四性”关系复杂的特点,分析了区块储层电阻率响应的特点及影响因素,结合储层物性及含油性,采用储层品质因子、侵入因子、深电阻率、视地层水电阻率等多参数交会进行流体识别,通过对实际测井资料验证,取得了良好的应用效果.提出多级模糊识别的方法,...     

测井识别储层流体性质的方法研究及应用

储层流体性质的识别是测井单井评价的根本目的，也是勘探阶段油藏描述最基础的内容之一。目前，识别储层流体性质的方法多种多样，本着重从常规测井资料分析入手，通过对测井资料及试油资料的综合分析，采用多参数逐步判别分析法及神经网络法对储层流体性质进行识别。通过对M凹陷芦草沟组储层流体性质的识别研究，发现利用多参数逐步判别法的识别精度可达85．81％，利用神经网络法识别流体性质的精度可达92．89％，符合储层流体识别的精度要求，为预测含油有利地区、提高勘探效益提供了强有力的地质依据。     

神经网络识别技术在地化录井中的应用

吉林油田应用地化录井参数直接评价法和图版法进行油、水层评价取得了一定的效果，但由于实际应用过程中，出现了依据地化检测数据解释上的误判，导致解释符合率较低。针对上述情况，该文提出了应用神经网络技术进行地化解释的方法，系统介绍了该技术在吉林油田的应用情况，尤其是低测值油层和高测值水层的应用效果较好，实践表明引入神经网络识别技术后其解释符合率得到了较大的提高。     

遗传神经网络在水淹层识别中的应用

本文利用遗传神经网络实现了水淹层的自动识别。根据关键井的统计数据,首先建立起标准的流体测井相数据库,合理地划分储层水淹级别。然后利用遗传神经网络对已知样本进行训练,识别水淹层。遗传神经网络比简单的BP神经网络性强,收敛速度快。用训练好的遗传神经网络对研究工区的水淹情况进行研究,取得了较好的效果。     

用声波测井资料识别油气水层

用电阻率评价孔隙流体往往受地层流体矿化度的影响，油层低阻、淡水层高阻以及盐水泥浆等造成电阻率解释困难。本文以Ｇａｓｓｍａｎ方程、Ｂｅｒｒｙｍａｎ自洽理论为基础，研究了用声波测井资料和密度资料估算渗透层孔隙流体的弹性模量，进而评价油、气、水层的方法，成功地处理了２０余口井的资料，取得了明显的效果，为低阻油气层和高阻水层等复杂地层评价增添了一种非电法的评价手段。     

模糊层次分析法在港西地区新近系储层大孔道识别中的应用

油藏水驱油开发后期其储层特征和流体性质与开发前期相比发生了较大的变化,大孔道的存在使得疏松砂岩油藏注入水循环流动,波及体积降低,水驱油效果变差,严重影响了水驱油藏开发效果。使用常规识别方法识别水淹层大孔道具有很大困难。通过对港西地区地质条件和储层特征的研究,提取水驱油藏大孔道形成的因素及判别特征,提出运用模糊决策理论识别大孔道的方法,通过决策模型的建立和对各测井曲线各特征数值的多层次因素分析,确定大孔道的划分方式和识别标准。将该方法运用于对港西地区部分储层的大孔道识别,取得了良好的效果。