应用核Tisher判别技术预测油气储集层

核机器学习算法是近几年发展起来的一类新的非线性技术，核Fisher判别分析是其中之一。核Fisher判别分析是经典Fisher线性判别基于核函数的非线性推广，并在实际资料的分类中取得明显效果。本文简化了核Fisher判别分析的计算过程，并将其用于油气储集层横向预测。两个实际资料的计算结果表明，在油气储集层横向预测中，核Fisher判别技术的性能优于Fisher线性判别、模糊模式识别和反向传播人工神经网络。     

核Fisher判别分析方法在黄河口凹陷储集层流体解释评价中的应用

储集层流体解释评价一直是油气勘探需要解决的关键性问题。以黄河口凹陷的二级构造带中东部走滑带、中部走滑带、西南斜坡带共计76口井的录井资料为基础,以统计学的判别分析为切入点,分别利用Fisher线性判别方法和核Fisher非线性判别方法对研究区的储集层流体进行识别,其应用效果证实核Fisher判别分析法在黄河口凹陷流体识别的可行性和优越性。经反复分析验证可知,基于核Fisher判别分析方法的符合率均达85%以上,证明基于核Fisher判别分析方法利用常规气测录井资料识别储集层含油性是可行的,对于油水层快速识别评价有一定的指导意义,对于其他区块的储集层流体识别也有一定的借鉴意义和参考价值。     

油气层录井测井结合评价中多元判别分析与应用

在录、测井领域有数十种技术应用于油气层评价,针对每项技术的局限性及各项技术间存在的多解性,通过使用SPSS统计软件,运用多元判别分析方法对已有试油资料的各项录、测井参数进行综合分析,导出判别公式,用2个判别函数代替原来的20项参数的分类信息,并利用判别函数建立二维坐标图板,将待评价层数据代入判别函数和分类函数,进而对储集层产能进行评价;同时应用Fisher线性判别建立差别准则,根据最大隶属原则对油气层进行分类。使用该方法对饶阳凹陷肃宁构造带的16口井44层进行判别分析,避免了常规解释评价中的多解性、差异性、交叉性,实现了对油气层流体性质的有效评价。     

基于多元统计分析的油-源对比

多元统计分析可以综合考虑多个相关参数间的相互联系,在分类判别方面具有独特的优势,是多套烃源岩发育的复杂背景下油气源对比的有效方法。然而不同的多元统计方法在同一案例中的对比应用以及各自的适用性尚没有学者进行专门的研究分析。渤海湾盆地渤东凹陷发育多套烃源岩,不同构造的油气来源异常复杂,是利用多元统计分析进行油-源对比的最佳案例。综合对比主成分分析、Fisher线性判别分析以及Bayes线性判别分析的应用情况,发现主成分分析不能区分不同层位的烃源岩,因而不能用于渤东凹陷的油源对比,而Fisher和Bayes线性判别分析建立的模型可以区分不同层位的烃源岩,但都不能准确识别混源油。在Bayes判别模型得到的分类概率的基础上,通过优化Bayes判别模型的判别准则,建立了适用于渤东凹陷的油源判别模型,并识别出渤东凹陷存在4类油族,其中油族A、油族B、油族C分别来源于东营组三段（东三段）、沙一段-沙二段、沙三段烃源岩,而油族D为来源于东三段和沙一段-沙二段烃源岩的混源油。     

非常规储集层地震横向预测的一种方法

非常规储集层是指砂岩和碳酸盐岩以外具有特殊储集性能的储集层 ,它们具有非均质性强、储集空间复杂、控制因素多等特点 ,导致储集层的地球物理特征变弱 ,使传统的利用波阻抗反演进行储集层横向预测的方法失效。针对这一问题 ,该文提出了一种以地质、测井、地震综合研究为基础的储集层横向预测技术 ,其步骤是在多学科资料综合分析的基础上 ,利用储集层地球物理特征重构技术 ,突出储集层特征 ,增强储集层在纵向上的可识别性 ;然后利用储集层特征反演将可识别的储集层特征外推到井点之外 ,形成储集层地球物理特征反演数据体 ,进行储集层横向预测。该方法在茫崖凹陷砂西泥岩裂缝性油藏、惠民凹陷商 741区块侵入岩裂缝性油藏描述与评价 ,以及风化店枣 43井区蚀变带储集层预测中取得了良好的效果 ,其预测结果与钻井结果相一致 ,证实了该方法的可行性 ,它较大地提高了利用地震资料进行非常规储集层描述的能力。     

波阻抗剖面处理中的新技术

波阻抗剖面是用来描述油气储集层结构,并进行储层横向预测的基础剖面。在波阻抗处理中引入了概率模型速度反演、L_1模子波反褶积两项技术,提高了波阻抗剖面的质量。     

波阻抗剖面处理中的新技术

波阻抗剖面是用来描述油气储集层结构，并进行储层横向预测的基础剖面。在波阻抗剖理中引入了概率模型速率反演、L1模子波反褶积两项技术，提高了波阻抗剖面的质量。     

古构造运动对琼库恰克构造带油气分布的控制

在琼库恰克构造带的形成和发展过程中经历了海西运动期古构造形成阶段及喜马拉雅运动期现今构造定型阶段在分析构造发育史的基础上．进行了古构造对储集层、对油气成藏、对油气分布的控制作用的研究，认为现令的琼库恰克油气藏实际是一个古构造油气藏．利用储集层横向预测和烃类检测技术．对有利储集层及油气分布范围进行了预测，认为群5井以西地区仍存在着巨大未探明的储量、是非常有利的勘探区域。     

Bayes多母体判别模型在油气层评价中的应用

在油气评价判别技术中采用了可以判别多个样品组的Bayes多母体判别模型。其原理是对g个样品组进行判别分析时,只需建立g个判别函数,然后计算待判样品出现在各类样品组中的概率,并依据最大概率进行归类。该方法将Bayes判别函数引入到评价软件中,可以用来实现对储集层流体性质的计算机智能评价。将样品组数据代入判别函数进行回判检验表明,油层正判率为56%,含油水层正判率为62%。这种评价方法目前在国内属首次提出,具有简便快速的特点。为便于该方法的推广,对现场油气层评价中的应用步骤进行了介绍。     

关联维数在油气勘探中的应用

运用分维计算理论中的最新研究结果，处理复杂地层的地震勘探资料，提取描述地质异常结构和油气储集特征的新参数。对一个实际叠偏剖面地震数据进行的数值计算，由其计算结果判别碳酸盐岩储集层中含油气裂缝发育带，与实钻结果基本吻合。     

基于概率核主成分分析的属性优化方法及其应用

主成分分析（PCA）是最常用的属性优化分析技术,但存在缺少概率模型和缺失高阶统计量信息的不足。本文基于贝叶斯理论和核主成分分析（KPCA）法,研究了可同时克服PCA两个缺点的方法——概率核主成分分析（PKPCA）。即首先将样本数据映射到高维特征空间,继而在特征空间定义数据的概率模型,最后应用期望最大（EM）估计最佳结果。该方法兼具概率分析和核主成分分析的优点,能有效地适应更复杂储层情况,实现非线性概率分析。实际数据的应用结果表明,基于贝叶斯理论的属性概率优化法提高了属性优化的精度,同时增强了储层预测的准确性和可靠性。     

井间电磁油气储层监测技术的发展和应用

井间电磁探测方法（Cross-hole Electromagnetic Method,CHEM）是近20年发展起来的一项新的储层监测和评价技术,它可以提供井间储层电阻率分布信息,进而实现流体空间分布的描述。该技术可用于识别由于储层非均质性等造成的死油区、监测储层的宏观波及系数、优化设计加密井位和提升油藏数值模拟的有效性。通过对近年国际学术会议及相关学术期刊关于井间电磁探测技术文献的追踪分析,介绍了井间电磁探测技术的基本原理、响应数值模拟、采集设计与处理解释技术和目前在油气储层监测中的应用状况及存在的问题,指出了井间电磁探测技术未来的发展与研究方向,以供国内电磁勘探业界及相关研究人员参考。     

基于Hilbert 空间的致密碎屑岩储层有效裂缝识别方法

裂缝性致密碎屑岩是一种重要的油气储层,其裂缝发育段识别及预测是研究的关键。研究表明,主成分分析法在裂缝别识中具有良好的效果。为进一步改进主成分分析法对数据非线性结构处理能力不足的缺陷,将其拓展到Hilbert空间,利用核函数优化成核主成分分析法,有效提高了对样本数据的非线性分析能力和提取识别的精确度。对沁水盆地南部地区山西组致密碎屑岩储层有效裂缝进行识别,主成分1和主成分2的累积贡献率提高至94.800%,较传统主成分分析法提高了6.240%。运用优化后的核主成分分析法对有效裂缝进行识别,能够更加有效区分致密碎屑岩储层发育裂缝与不发育裂缝,同时能够进一步识别未充填裂缝与半充填、全充填裂缝储层,提高对致密碎屑岩储层有效裂缝的识别精度。     

基于岩性识别的BP神经网络孔隙度预测

研究区目的层有效储层岩性包括细砂岩和粉砂岩两种,目前依赖于常规线性拟合方程在该区的孔隙度等参数预测中存在着较大的误差。为实现对储层参数的准确预测,结合了多种测井信息,在利用Fisher判别法对岩性进行识别的基础上,分别建立了细砂岩和粉砂岩的神经网络孔隙度预测模型。实际应用表明,分岩性所建立的非线性人工神经网络模型比常规线性模型具有更高的预测精度,能为该区后续的储层综合评价提供可靠的数据基础。     

基于核贝叶斯判别法的储层物性参数预测

随 着油田开发的持续深入,地震勘探技术在储层预测及储层描述方面的要求不断提高。储层的物性参数是描述储层特征的主要参数,但由于影响储层物性参数的因素众多,且关系复杂,为储层物性参数的准确预测带来了巨大困难。基于传统贝叶斯判别的物性参数预测方法能够综合考虑多种参数,在获得预测结果的同时能够给出预测结果的概率分布,从中提取最大后验概率,并对预测结果的不确定性进行定量评价。但在预测过程中条件概率密度函数比较难以估计,一般假设各参数服从特定分布,但当数据分布比较复杂时,不满足这种假设,限制了其应用效果。因此,基于贝叶斯定理,采用核函数估算的方法计算条件概率密度函数,提出了基于核贝叶斯判别法的储层参数预测方法。该方法不需要假设数据服从特定的分布,采用非参数估计方法获取条件概率密度函数,可以计算获得物性参数的最大后验概率,实现了多种物性参数的预测并提供预测结果的置信概率,可用于进行不确定性评价。模型数据和实际资料的应用效果很好地验证了该方法的有效性。该方法在储层物性参数预测、储层描述中有良好的应用前景。     

基于Fisher判别分析法的流体识别

Fisher判别分析法的基本方法是将多维数据点投影到一条直线上.然后按方差分析的思想选出最优投影方向,使得投影后样品总体包含的各种类型能尽可能分开.使用Fisher判别法进行油气、水层的识别,首先要选择能反映油气、水层特点且尽可能独立的测井曲线,建立样品点的观测向量;然后根据已有试油资料或确有把握的油气层与水层的已知数据,分别建立油气层和水层的统计总体;再设立判别向量,通过对样品变量作变换而将其投影于判别向量方向,建立判别函数F;此后,将已知油气层和水层的数据作为样本代入判别函数,根据Fisher准则（两类样本总体之间差距最大而每类样品内的离散性最小）求取其中的待定系数,从而确定判别函数.     

Estimation of Petroleum Reservoir Parameters Using an Integrated Approach Neural Network,Principal Component Analysis and Fisher Discriminant Analysis

A new predictive methodology is introduced, based on a combined principal component analysis (PCA), Fisher discriminant analysis (FDA), and artificial neural network (ANN) methodologies for parameters estimation of a petroleum reservoir. Prediction of continuous petrophysical parameters is often time consuming and complicated because of geological variability such as facies changes due to sedimentary and structural changes. The petrophysical parameters, however, are usually difficult to measure due to reliability considerations, limitations insights on cost, inappropriate instrument maintenance, and sensor failures, evaluated by crude diagrams of reservoir parameters valuably. PCA and FDA provides an optimal lower dimensional representation in terms of discriminating among classes of data and are developed utilizing the reservoir historical data to incorporate reliability and prediction capabilities of ANN. The developed soft sensors are applied to predict the parameters of Marun reservoir located in Ahwaz, Iran, by utilizing the available geophysical well log data. The resulting outcomes demonstrate the promising capabilities of the proposed hybrid PCA-FDA-NN methodology than the conventional back-propagation NN, FDA, and PCA algorithms.     

碳酸盐岩裂缝储层地震预测技术——以牙哈地区为例

裂缝油气藏勘探在油气勘探中占有重要位置,但由于裂缝发育机制的复杂性、裂缝储层的预测一直是裂缝油气藏勘探的难点,充分利用地震资料横向连续性的优势,从裂缝地层阻抗的变化和裂缝介质的方位各项异性特征这2个方面入手对裂缝展开预测研究,研究结果在牙哈地区寒武系碳酸盐岩裂缝储层预测中得到了实际应用,预测结果和实钻相吻合。     

子波地震道分解与重构技术在复杂储层预测中的应用

30构造区位于辽西低凸起和石臼坨凸起转换区,东侧为渤中凹陷,西侧为秦南凹陷,具有双向供油的优越条件。该区在馆陶组、沙河街组、中生界等多个层系获得油气流,其中中生界获得高产油气流,为一复式含油气构造区。该区地层结构比较复杂,东营组、沙河街组、孔店组均遭到不同程度的剥蚀,钻探的4口井钻遇的地层变化较大。储层横向变化较大,特别是沙河街组储层以滩相的颗粒灰岩为主,横向变化快,地震反射不明显,预测难度较大。针对该构造区古近系勘探中存在的储层问题,应用国内较新的子波地震道分解与重构技术,对构造区内的地震资料进行多子波分解处理、重构等,结合钻井资料,优选出对储层比较敏感的的子波频谱范围,形成一个新的地震数据体。应用新数据体的常规地震属性对储层进行预测;利用新数据体频谱的衰减对油层段含烃情况进行预测,最终明确了30-2、30-2S两个构造区储层的发育状况及储层流体为烃类的可能性较大,达到了较好的预测效果。