AdaBoost算法在致密砂岩水淹层识别中的应用

目前各类水淹层的测井响应特征不明显,特别是致密砂岩水淹层测井曲线主要反映储层岩性特征,而反映储层流体性质的信息十分有限,导致水淹层解释多解性极强,传统的交会图技术、测井曲线对比分析等方法识别水淹级别精度低,严重影响油田开发生产.为此,本文提出了基于AdaBoost算法的预测模型,该算法分类速度快,不需要繁杂的调参过程,...     

过程神经网络在厚层细分水淹解释中的应用

针对油田注水开发中后期油层水淹状况复杂,储层性质发生改变,导致测井曲线的幅度和形态发生相应的变化,建立一种能描述测井曲线幅度和形态变化的模式识别技术,有利于储层水淹级别的准确判别.在分析水驱后储层性质变化规律及水淹层测井响应特征基础上,提取厚油层的曲线形态特征,弥补了由于厚层细分引起的曲线形态信息缺失.选取曲线形态特征参数、原始测井曲线以及成果曲线作为识别水淹层的特征参数,建立了基于过程神经网络的水淹层自动识别方法.应用7口取心检查井的176个样本建立水淹层模式库,进行网络训练,使用训练好的过程神经网络对大庆油田北1～55检E66井等2口井进行水淹解释,结果表明,解释符合率为81.3%,该方法可提高水淹层测井评价的精度.     

致密砂岩气储层岩性测井综合评价技术

鄂尔多斯盆地大宁区块石炭系和二叠系致密砂岩气储层发育,具有横向分布广泛、纵向分布稳定的特点。岩心及试油等资料显示,大宁地区致密砂岩气储层岩石类型多样,且岩石类型不同,储层物性及含气性也存在明显差别,利用常规测井方法开展致密砂岩气储层岩石类型评价困难。通过综合分析地质、岩心资料,确定了目标区块致密砂岩气储层4种主要岩石类型,分别为石英砂岩、岩屑石英砂岩、长石岩屑砂岩、岩屑砂岩。在明确这4种主要岩石类型测井资料响应特征的基础上,优选补偿密度、补偿声波、补偿中子、自然伽马测井曲线,采用"三步剥离法"开展岩石类型精细评价,有效提高了致密砂岩气储层岩性识别准确率,并实现了岩石类型分类连续自动判别。该方法有效解决了致密砂岩气储层岩石类型测井评价难题,提高了利用常规测井资料进行岩性评价的精度。     

高含水期水淹层的定量识别

首先讨论水淹层在测井曲线上的变化特征 ,然后结合实际资料 ,对关键井储层水淹级别进行了研究 ,给出了与储层非均质性和流体性质密切相关的特征参数的计算方法 ,并根据关键井的资料建立了用于遗传神经网络学习的样本。在此基础上 ,利用遗传神经网络 (GA -BP)对此样本数据库进行训练 ,建立水淹层定量识别遗传神经网络模型 ,然后利用此模型对进行未知储层判别 ,识别水淹层 ,划分水淹级别。实际计算表明 ,该方法在油田高含水期定量识别水淹层是有效的。     

水淹层测井评价方法

提出了一套利用常规测井资料在地质条件约束下,动静态相结合、岩心刻度、多学科联合下,先对水淹层水淹级别进行划分,然后,在地质条件约束的水淹层测井评价模型基础上,对水淹层水淹级别进行由定性识别到定量判别再到定量评价的水淹层测井评价方法。利用该方法对孤岛油田中一区Ng₃₊₄高孔、高渗河流相储层510口井的水淹层常规测井资料进行了处理和评价,经动、静态资料误差检验,证明该方法能较大幅度地提高水淹层测井评价精度。经现场8口新井检验,该方法的水淹层测井评价精度比常规其它水淹层测井评价方法的评价精度提高2.5倍以上,其评价结果能够满足实际生产需要。     

丘陵油田水淹层测井解释新方法

针对丘陵油田低孔低渗、多种韵律沉积的储层特点，分析总结了储层水淹后物性与测井响应特征的变化规律，在原有水淹层研究基础上，结合地层压力及试油分析，将丘陵油田水淹层类型划分为：低压油层、低压弱水淹层、低压强水淹层、高压油层、高压弱水淹层和高压强水淹层等6种类型。在定量划分水淹级另4方面，提出了利用常规测井资料求取混合地层水电阻率的新方法，并引用驱油效率划分水淹级别，用效果较好。     

概率神经网络在盐水水淹层识别中的应用

埕岛油田油层的水淹类型主要是盐水水淹,地层电阻率随水淹程度增强呈现单调递减的特征,但地层电阻率递减量与水淹程度关系极其复杂,至今还没有有效识别水淹层及其水淹程度的方法。为此,提出了基于概率神经网络的水淹层预测模型,首先结合埕岛油田实际测井和测试结论将水淹程度划分为未水淹、弱水淹、中水淹、强水淹和特强水淹5个水淹级别,并进行测井特征参数与水淹程度相关性分析,依此优选能更好反映水淹程度的测井特征参数;其次,利用提取的测井特征参数与测试结论建立靶区概率神经网络模型学习样本库;最后,利用概率神经网络对判识样本进行水淹层预测,并用当前深度学习分类效果较好的Adaboost算法作对比分析。结果显示：概率神经网络水淹层预测精度提升了10%,有效地提高了盐水水淹层的识别精度。     

低渗透砂砾岩储层水淹机理及测井识别方法

针对七个泉油田E¹₃下段山前砂砾岩储层物性差、孔隙结构复杂,测井曲线平直,测井解释精度差,注淡水开发造成砂砾岩水淹层识别困难。以岩石物理实验为基础,结合核磁共振测井,深化主控因素分析,构建渗流指数评价储层有效性。根据砂砾岩生产曲线特征,分析水淹机理,建立基于储层渗透性的水淹层测井识别方法,有效提高砂砾岩水淹层测井解释精度,对射孔及油田综合治理提供指导。     

XGBoost算法在致密砂岩气储层测井解释中的应用

传统单一模型的机器学习方法用于致密砂岩气储层测井解释时存在多解性,为此,将XGBoost算法应用于致密砂岩气储层测井解释。基于A工区测井解释资料,以不同种类的测井资料作为输入变量,通过XGBoost算法建立回归预测模型,预测该区孔隙度与渗透率参数,并探讨了XGBoost算法中各类参数的优化。以准确率指标为评价标准,通过XGBoost算法建立的分类预测模型对该区储层类型进行预测,同时与随机森林方法和支持向量机算法进行比较,XGBoost算法的预测效果较好。结果表明XGBoost算法能准确地预测孔隙度、渗透率并对该工区致密砂岩气层进行有效识别。     

克拉玛依油田三区砾岩油藏水淹模式研究

水淹模式的系统总结是油藏水淹层快速识别和水淹级别准确判断的基础和关键。以克拉玛依油田三区克下组砾岩油藏为研究对象,分析水淹储层地球物理响应变化特征,依据区域测井资料研究水淹层岩石物理响应机理和测井响应特征,归纳出克下组砾岩油藏的5种水淹模式。利用电阻率径向幅度差确定水淹级别的模式有2种,结合2种水淹模式和试油结论制作砾岩油藏水淹级别定性评价的电性图版。砾岩油藏岩性复杂多变和非均质性严重,储层绝对电阻率对水淹级别不是很敏感,深中电阻率的差值可以有效判断水淹级别。基于储层沉积韵律和电性曲线判断水淹部位和水淹强度的模式有2种。沉积环境的变化导致储层纵向上物性和渗流性存在差异,注入水对储层流体的驱替就有选择性,水淹部位和水淹强度也会不同。依据自然电位基线偏移识别水淹部位的模式有1种,不同的泥岩基线偏移代表着储层不同部位的水淹情况。5种水淹模式的综合应用提高了三区砾岩油藏水淹层评价的精度。     

致密砂岩油藏水淹层测井识别方法及影响因素研究

针对准噶尔盆地二叠系致密砂岩油藏测井响应特征复杂多变,水淹层难以识别等难题,运用测井原理和方法建立水淹层的测井解释模型,提取含油饱和度、地层流动指数等水淹特征参数,并建立一套致密砂岩裂缝性油藏水淹层定量表征技术,能准确识别水淹层的测井响应特征。现场应用结果表明：该技术在实际油井应用中效果较好,方案实施后油井含水率由98%急剧下降至40%,日产油由0.5 t/d增至5.2 t/d,产能提高了近10倍,开发效果明显。研究成果为准噶尔盆地水淹层有效识别以及定量提供了技术支撑,为同类油藏水淹层识别及有效开发提供了参考。     

双河油田特高含水期水淹层测井曲线响应特征

根据岩电实验结果,建立双河油田特高含水开发后期多种驱替方式下的水淹层测井解释模型,储层孔隙度、渗透率、饱和度的精度分别小于7.6%、28.9%、7.8%.不同级别水淹层测井响应特征的研究还是以水驱时水淹层测井响应特征为主.特高含水期的双河油田水淹级别可划分为四个等级:油层(产水率≤10%);弱水淹层(10%<产水率≤40%);中水淹层(40%<产水率≤80%);强水淹层(80%<产水率≤100%).建议加强碳氧比能谱测井仪、中子寿命测井以及过套管电阻率测井等测井技术的应用,以监测剩余油分布,提高水淹层测井解释的精度.     

METHOD TO ENHANCE THE INTERPRETATION PRECISION FOR THE WATERED-OUT LAYERS IN LAMADIAN OILFIELD

喇嘛甸油田已进入特高含水开发阶段.通过分析该油田近3年的取心井水洗资料和新钻井测井资料,确定了水淹层解释精度偏低的影响因素、油层水淹后测井曲线响应特征及其匹配关系.在此基础上,根据不同区域、储层动用状况对水淹层解释精度进行了定性校正,建立了水淹层解释测井曲线重构方法和深侧向电阻率曲线恢复法,使水淹层解释精度达到81.5％.研究成果为喇嘛甸油田特高含水期剩余油挖潜提供了可靠依据.     

不同韵律性油层水淹层测井定性识别方法

水淹层测井识别是利用测井资料对水驱油藏水淹所发生的变化进行判断,弄清水淹部位和水淹程度,为油田开发调整挖潜工作提供依据.大庆喇、萨、杏油田早期注入淡水后改污水回注,油层水淹后储层电阻率基本呈"L"型下降的变化规律,应用电阻率和孔隙度测井曲线重叠法,可以通过分析储层的孔隙度和电阻率测井曲线间波形变化的特征,实现对储集层水淹信息的提取.通过引入曲线相对重心、椭圆度、饱满系数3个参数,结合小同韵律油层的地质特点和水线推进特点,对水淹前后的电阻率和孔隙度测井曲线进行重叠对应分析,建立了4种沉积韵律油层的水淹模型.应用该方法与密闭取心资料分析结果对比表明,电阻率和孔隙度测井曲线重叠法在定性识别水淹层方面是可行的,具有快速、直观的特点.     

阵列声波测井资料在吐哈油田致密砂岩气层识别中的应用

吐哈盆地致密砂岩储层具有孔隙度低、渗透性差、孔隙结构复杂等特点,利用常规测井资料难以对储层含气性进行有效评价。以研究区致密砂岩声学特征实验为基础,分析岩样在饱含气状态、饱和水状态下纵波速度和横波速度等参数的变化规律,实验为利用阵列声波测井资料所提取纵、横波时差和常规测井资料计算地层的泊松比、体积压缩系数等参数进行气层识别提供了理论基础。通过储层岩心声学物理试验研究证明,地层在高含气饱和度情况下体积压缩系数和泊松比对含气饱和度变化较敏感;根据阵列声波测井资料计算得到的泊松比曲线和体积压缩系数曲线交会可以直观识别气层。给出的解释实例证实了在吐哈盆地致密砂岩储层利用泊松比与体积压缩系数交会法识别气层的实用性。     

HZ油田阜三段低渗透砂岩储层流体测井识别及储层级别划分方法研究

依据高邮凹陷HZ油田阜三段低渗透砂岩储层的特点,分区块进行储层流体识别,并结合地质、岩心、测井、试油及试采等资料,通过对储层参数与储层级别划分敏感性分析,构建了储层级别划分的综合评价指数,从而建立阜三段低渗透储层的储层级别分类标准。通过试油对比分析表明:所建评价方法计算精度较高,满足了该区阜三段低渗透储层流体识别及储层级别划分的需要。     

GS油田中浅层水淹层测井解释方法

GS油田中浅层N^1-N_2~1油藏经过20多年的注水开发已进入中高含水期,油藏水淹严重剩余油分布复杂,准确评价水淹层确定剩余油富集区是油田开发面临的首要问题。以岩石物理实验与测井资料为基础,明确研究区水淹机理与水淹特征,建立水线法与流体替换法求取油藏原始储层参数,提高水淹层定性识别的精度;在相渗实验基础上,建立产水率计算模型,形成水淹层6级划分标准,实现水淹层分级解释定量评价。通过现场实际应用,该方法可以有效识别水淹层,提高水淹层的解释精度,水淹级别解释与生产测试结论更加吻合。不同的水淹层解释方法都有区域适用条件,准确求取残余油饱和度、束缚水饱和度、含水饱和度与产水率是水淹层定量评价的基础,但对于低矿化度水淹层电性特征接近于原始油藏电阻率的储层目前没有较好的方法解决。     

基于Xu-White模型的致密砂岩储层含气性评价

鄂尔多斯盆地东部致密砂岩储层属于典型的岩性气藏,储层物性差、储集空间有限、孔隙结构复杂,常规测井资料易受岩石骨架影响,孔隙流体对其响应特征的贡献小,测井曲线难以有效突出反映孔隙流体的信息,导致气层识别难度大。为了解决这一难题,基于Xu-White模型,利用阵列声波测井资料,结合Biot-Gassmann方程和流体替换模型,获取纵横波速度比差值、体积模量差值等含气敏感参数和含气指示因子,提出了一种识别致密砂岩气层的新方法。结果表明：阵列声波测井能够提供反映地层骨架和流体特征的声学信息,是致密砂岩储层含气性评价的有效手段;体积模量差值和含气指示因子识别准确度较高,含气性评价效果较好,而纵横波速度比差值评价效果较差。通过实际资料处理和试气资料成果验证,该方法评价鄂尔多斯盆地东部致密砂岩储层的含气性具有较高的有效性,同时可为其他地区同类致密砂岩储层含气性评价提供技术支持。     

水淹层测井识别方法研究及效果验证

油田在长期注水开发过程中,不仅储层孔隙空间结构发生变化,而且储层含油饱和度也发生了变化,形成了水淹层。水淹层的测井解释是油田开发的一个难题,经研究分析表明,油层水淹前后的测井响应特征不同,且从宏观沉积特征看,不同的沉积微相类型,其储层物性在水淹前后变化量也不同。据此,可以通过单井常规测井资料解释,或通过一些特殊测井资料与常规测井资料的综合分析来解释和识别水淹层,并依据对子井测井曲线特征研究、生产动态资料研究、密闭取心资料分析、沉积微相划分及多井综合评价等一系列技术对解释结果进行有效性验证,从而找到水淹层电性特征与含油饱和度及沉积特征的关系,达到准确解释水淹层的目的。     

超致密砂岩储层裂缝与含气性识别

川西HX地区须二段储层属超致密砂岩储层。由于其非常致密，在测井曲线上储层孔隙空间以及所含流体的信息反映非常微弱，造成储层含气性识别非常困难。以实验分析结果为依据，建立了裂缝评价指标渗透率增大率，对超致密砂岩储层进行裂缝评价。在对测井曲线综合分析的基础上，筛选出对天然气反映敏感的测井信息进行储层聚类分析，对储层含气性差异作分类评价。最后，通过裂缝指标与聚类分析结果的综合研究，确定储层的含气性。