油气层录井综合评价概论

针对华北油田油气勘探复杂程度逐年增加，寻找油气藏的难度越来越大的现状，为提高油气层录井综合评价符合率，该文对华北油田储集层热解气相色谱录井技术、快速色谱录井技术、荧光显微图像分析技术、地化录井评价技术、气测图版评价技术等多项油气层录井单项评价技术进行了概要介绍；详细阐述了油气层综合评价方法的流程与步骤，并用实例进行了说明；提出了：①影响油气层评价的主要因素有油气丰度、油气性质、储集层物性及其相互关系；⑦单一录井项目不能完成储集层各项参数定性定量描述，必须充分发挥各项录井的优势，进行综合评价的观点。为如何合理利用各项录井资料，进行综合解释提供了经验。     

河南油田油气层综合评价方法探讨

数字化、信息化、网络化、多手段计算机处理是油气层综合解释评价实现量的关键。该通过作近些年油气层解释评价经验,阐述了河南油田油气层综合评价方法,探讨了油气层评价的发展方向。提出了围绕油气层评价应重点解决的问题;现场录井要解决好自身的问题,确保录取准确资料;健全全局勘探开发系统的“信息高速公路”;完整修订油气层综合评价标准及系统,加强新的评价系统的研究。讨论了录井阶段的油气层评价逐步过渡到录井阶段的“油藏描述”的可能性,进而解决好“有没有- 有什么－产不产－产多少”的问题。     

录井神经网络油气层解释模型研究

利用BP人工神经网络误差反向传播算法，开发了神经网络油气层解释软件。通过对泌阳凹陷安棚深层系和焉耆盆地已试油层的原始资料进行学习、训练，建立了油气层神经网络解释模型。运用该模型可完成储层流体类型的划分和识别，结合录井、测井等原始资料，可实现计算机处理自动化，其预测符合率达84．2％。     

吐哈录井技术系列及其在油气勘探开发中的应用

在分析研究了国内外录井技术现状基础上，该从工程录井、钻井液录井、环境监测、地质录井、地化录井、常规测量六个方面总结了吐哈录井技术系列，从发现与评价油气层、随钻地层压力监测、工程事故的监测预报、特殊井眼条件下地质监测、PDC钻头条件下录井方法、评价水淹层技术等方面论述了吐哈录井技术在油气勘探开发中的应用效果，针对油田面临的形势，提出了吐哈录井技术未来的发展趋势。     

遗传算法油气层评价录井技术

遗传算法应用于录井过程中的油气层评价,对综合利用录井信息提高油气层解释符合率具有重要意义。在从遗传学角度阐述遗传算法的概念、操作过程和实现方式的基础上,论述了对应每一参数解释模板的结构形式、形成过程及验证途径;探讨了遗传算法油气层评价录井解释模型的建立过程与应用验证方法。该解释模型对所选录井参数不加限制,根据用户需要而定,具有灵活性强、适用面广的特点,在青海油田马仙地区和河南油田泌阳凹陷与南阳凹陷的实际应用表明,解释符合率达到86．7％以上。     

综合解释评价低阻油气层方法研究

随着石油勘探开发的深入，充分认识和评价低阻油气层等特殊储集层，已成为地质工作者攻关的重要课题之一。该文针对低阻油气层的特征，探讨了低阻油气层的形成原因及其在录井中的显示特征，尝试性地分析研究了东濮凹陷应用地质录井、气测、地化参数、测井资料综合解释评价低阻油气层的方法。用实例说明了综合解释评价新技术的应用对于油气勘探开发过程中解释评价低阻油气层等疑难油气层方面具有一定的实用价值。     

胜利油气区油气层综合解释

在油气勘探中完善录井综合解释方法已是必须加强的工作，章以胜利油气区为例，强调了油层综合解释的重要性，并对解释的重点有其解释过程中应注意的问题进行了阐述，可在今后工作中予以验证，同时提出了制约油气层录井综合解释的难题及亟街要做好的工作。以便引起读的重视，共同改进工作。     

油气层评价录井技术研究与应用

为了解决复杂工况带来的油气显示识别不准确和缓解复杂油气层导致的解释符合率降低的难题,引进一系列评价录井新技术并开展了相关的基础理论探索和应用研究工作.通过定量荧光和荧光显微图像录井评价技术的综合研究应用解决了复杂工况条件下油气显示的准确识别难题;通过轻烃组分分析评价技术的研究与应用提高了复杂油水关系层和复杂油气显示层的综合解释符合率;通过轻烃组分、核磁共振、定量荧光、荧光显微图像录井评价技术的综合研究与应用,在古潜山勘探中储层物性评价、油气显示评价及油水界面判断等方面取得了较好效果.评价录井新技术近3年来的研究与推广应用工作效果显著,确保了录井油气显示识别率100%和录井油气层综合解释符合率的稳步提高.     

The Prediction of Undersaturated Crude Oil Viscosity: An Artificial Neural Network and Fuzzy Model Approach

Abstract

Viscosity is one of the most important governing parameters of the fluid flow, either in the porous media or in pipelines. So it is important to use an accurate method to calculate the oil viscosity at various operating conditions. In the literature, several empirical correlations have been proposed for predicting undersaturated crude oil viscosity. However these correlations are not able to predict the oil viscosity adequately for a wide range of conditions. An extensive experimental data of undersaturated oil viscosities from different samples of Iranian oil reservoirs was applied to develop an Artificial Neural Network (ANN) model and fuzzy model to predict and calculate the undersaturated oil viscosity. Validity and accuracy of these models has been confirmed by comparing the obtained results of these correlations and with experimental data for Iranian oil samples. It was observed that there is acceptable agreement between the ANN model and fuzzy model results with experimental data.     

人工神经元网络测井解释软件系统

王大力，何清源．人工神经元网络测井解释软件系统．测井技术，１９９４，１８（４）：２５７～２６４在复杂岩性地层的测井解释中，常规的方法常把岩石的矿物成分设想得比较简单，评价地层岩性时需要大量的人工分析。本文提出运用人工神经元网络理论的测井解释软件系统。系统用自然伽玛能谱测井，结合实验室资料可准确确定粘土类型和求出粘土含量。选用了一种稳定性好、快速的优化算法，使用孔隙度测井资料求出孔隙度值，整个系统算法上力求快准、解释上力求尽可能减少人工干预，该软件系统经试用效果较好。     

人工神经网络：测井解释新的希望—神经网络系列研究报告之一

人工神经网络是一门新兴的信息处理技术。它在信息科学和工程技术领域已得到广泛的应用。它在测井解释领域的应用也取得了初步的成功,给测井解释领域诸多难题的解决带来了无限的希望。阐明了人工神经网络的基本原理。在分析介绍了人工神经网络的基本模型及其应用前景后,阐述了神经网络的具体实现办法,最后以一系列的应用实例说明了人工神经网络在测井解释领域的实际应用。     

应用神经网络对微球形聚焦测井进行泥饼校正

应用反向传播神经网络对西安石油勘探仪器总厂生产的３１０６ＸＡ微球聚焦测义的泥校正图版进行拟合，并采用分区域和插值增加样品点的误差控制技术，实现对微球形聚焦测量进行实时校正或测后处理校正。     

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目前,塔里木盆地发现的凝析气藏（田）有４０余个,分布范围几乎遍布全盆地的各个层系。其中以塔北隆起下第三系到三叠系最为集中。凝析气藏与正常干气藏、伴生气藏的成藏环境,烃类的组分、物理化学特征都有着很大区别。首先,凝析气藏重烃组分较干气藏相对要高,相对密度大,在测井响应中气显示不明显;其次,油气藏的储层条件也差别较大,既有高孔高渗的优质储层,也有低孔低渗的劣质储层,给测井解释造成一定困难。针对塔里木盆地凝析气藏的这一特点,结合地质录井、油气分析等资料,提出了一套利用测井技术识别和评价凝析气藏的方法。经过实践证明,这是一套适于塔里木盆地的油气层解释方法。在此基础上对凝析气藏进行储盖组合分析,以达到测井综合评价凝析气藏的目的。     

高分辨率感应测井在油气层评价中的应用

随着测井技术的不断发展,测井资料解释的精度越来越受到普遍重视。文中对高分辨率阵列感应测井的基本原理进行简单介绍,并结合实例,说明在薄互层、高束缚水、高侵入型的低阻油层等方面应用中取得的成效。     

网格技术在统一软件测井油气评价数据库的应用

运用数据库技术和网格技术,采用分层架构设计并实现了统一软件油气评价数据库,解决了测井数据格式的异构性、数据存储位置的分布性、数据存储内容及应用需求的多样性等问题.系统支持测井原始数据、测井成果资料等多种资料的统(一)存储、快速检索、查询,实现了大数据量成像测井资料的实时访问.经过现场测试与应用,系统已经达到了实用水平,...     

遗传神经网络在煤质测井评价中的应用

煤层气储层具有很强的非均质性和各向异性,使得测井资料解释结果具有多解性、模糊性和不确定性.提出了将遗传算法和神经网络相结合的方法,利用遗传算法优化神经网络的连接权值及阈值,从而提高网络训练精度和煤层气储层评价精度.该方法避免了标准BP算法易陷入局部最小和遗传算法局部搜索能力较差的缺点,提高了运算速度.介绍了利用遗传算法...     

Artificial Neural Network Identification and Evaluation of Hydrotreater Plant

In this paper, an Artificial Neural Network (ANN) model for the simulation of an industrial Hydrotreater Unit (HU) is presented. Hydrotreating is an important oil refinery processes, but due to its complexity, the modeling poses a great challenge. The proposed model predicts hydrogen demand, outlet API, and sulfur weight percent as a function of inlet API and sulfur weight percent for seven different feedstocks. This study determines the optimum architecture of ANN in order to achieve good generalization. The results show ANN capability to predict the measured data. The ANN model is also compared to those of an existing simulator available at a local refinery. The comparison confirms the superiority of the ANN model.     

An Artificial Neural Network Model for Design of Wellhead Chokes in Gas Condensate Production Fields

Abstract

The subcritical flow behavior of gas condensates through wellhead chokes under different flow conditions are studied by use of an artificial neural network (ANN). The proposed network is trained using the Levenberg-Marquardt back-propagation algorithm and the hyperbolic tangent sigmoid activation function is applied to calculate the output values of the neurons of the hidden layer. The proposed neuromorphic model outperforms the existing empirical correlations both in accuracy and generality. The results of this work are very important in the design of wellhead chokes under a wide range of flow conditions usually encountered during the flow of gas condensates.