PCR和LM-BP神经网络在孔隙度预测中的应用

储层孔隙度是反映储层储集性能的重要参数.目前通常选取与岩心分析孔隙度相关性较高的测井数据与孔隙度建立多元线性回归模型预测储层的孔隙度.因忽略了相关性较低的测井数据可能会造成地层孔隙度部分信息漏失,并且由于变量间的多重共线性会导致采用测井数据进行多变量综合分析时的回归模型不稳定,增大预测误差.针对以上问题,综合选取反映地...     

基于测井资料的储层物性参数模型分析

随着钻井取心和岩心分析技术的不断提高,利用岩心刻度测井建立测井解释模型将更好的提高测井解释精度以及储层精细描述程度。通过分析测井数据标准化、岩心归位等,利用岩心分析的孔隙度(φ)和声波时差曲线(AC)建立储层孔隙度解释模型;通过岩心分析的孔隙度与岩心测量的渗透率建立渗透率数学模型;选用阿尔奇公式建立储集层的含水饱和度解释模型。     

蚀变火山岩储层孔隙度计算方法研究——以金龙地区蚀变火山岩为例

火山岩蚀变产生的次生矿物充填储层孔隙,影响储层的测井响应特征,导致储层孔隙度计算困难。为了解决蚀变火山岩储层孔隙度计算的问题,本文以金龙地区石炭系蚀变火山岩为例,采用两种方法研究。方法一:利用测井资料结合岩心薄片、全岩矿物等资料,建立评价火山岩蚀变程度的模型,定量计算火山岩的黏土矿物含量,再利用黏土矿物含量对经验参数计算的储层孔隙度进行蚀变校正;方法二:建立基于ECS测井的变骨架密度模型,结合密度测井计算储层孔隙度。两种方法计算的孔隙度与岩心分析孔隙度对比,平均绝对误差均小于1%,表明了两种方法的可行性,实现了蚀变火山岩储层孔隙度的精确计算。最后对比分析两种方法的应用情况,为火山岩储层的勘探开发提供了技术支持。     

测井解释模型建立的方法研究

有效孔隙度利用测井资料进行解释,解释基础是怀利公式,利用钻井取心资料与对应储层的电性参数统计回归,建立孔隙度解释模型。为提高测井解释孔隙度的精度。应首先对岩心进行归位,即将岩心深度和测井深度匹配,已避免造成深度误差,这是建立孔隙度图版的基础。孔隙度求取后,利用主因子分析根据孔隙度和渗透率回归关系建立渗透率解释数学模型[3]。     

七区八道湾组油藏测井评价

本文通过岩心刻度测井技术,结合测井和岩心分析资料,利用统计学原理,采用G auss函数通过标准层对所需的测井曲线进行校正;在对储层的四性关系研究的基础上,建立了储层孔隙度、渗透率、泥质含量和含水饱和度测井解释模型。利用此模型对七区八道湾组油藏的储层参数进行解释,解释精度可信,其结果与实际生产情况吻合,适用性较好。     

一种新型的油藏地质模型

肯基亚克油田位于哈萨克斯坦滨里海盆地的东缘，该油田石炭系油藏是一个以裂缝，溶洞为主的碳酸盐岩油藏，储层划分为三类：裂缝－孔隙－孔洞型储层（I类），孔隙－孔洞型储层（Ⅱ类），微裂缝型储层（Ⅲ类）。由于碳酸盐岩储层裂缝，溶洞发育的特殊性，长期以来如何建立裂缝，溶洞储层地质模型一直都是较为关注的难题。此次通过利用储层的沉积分布特征，确定地质模型的框架；对岩心数据进行分析，认为不同的孔隙度范围内都有微裂缝存在；对测井数据进行分析，发现裂缝，溶洞出现时显示出较低密度或高孔隙度，因此利用密度孔隙度和基岩孔隙度做裂缝和溶洞的定性描述。在对井间储层预测时，根据不同类型的储层应选取了不同变程，这样确保了不同类储层预测的精度。分析认为利用密度孔隙度，钻速，岩心分析孔隙度和渗透率可以有效建立碳酸盐岩油藏储层分布模型。     

镇泾油田长8段致密砂岩储层裂缝识别方法分析

镇泾油田长8段为低孔低渗储层,由于大量裂缝存在形成了具有有效孔隙度和渗透率的储层,为评价此类储层,必须准确地识别裂缝。本文以岩心分析资料为基础,选取岩心渗透率异常频率分析法、成像测井资料识别法、常规测井资料分析法对裂缝性储层进行了识别,取得了较好的效果,该方法对致密砂岩储层的开发具有普遍的指导意义。     

面向叠前储层预测和油气检测的岩石物理分析新方法

通过叠前地震反演可以得到众多弹性参数,这些弹性参数与岩石的岩性、孔隙度、孔隙流体特征等岩石属性之间存在某种联系,但是这些联系又是不明确的,这不利于利用反演结果进行储层预测和油气检测。岩石物理分析试图通过对岩心、测井数据进行分析,建立岩石属性与反演得到的弹性参数之间的联系,优选岩性、孔隙度、孔隙流体预测的最佳弹性参数。本文针对叠前储层预测提出了一套实用的基于测井数据的岩石物理分析新方法,称为LPF法;应用LPF方法在苏里格地区进行储层和流体预测时,见到了良好的试验效果。     

D块稠油油藏兴隆台油层兴Ⅱ组储层物性特征

基于岩心分析资料,结合测井解释结果,对D块稠油油藏储层进行分析研究。结果表明:D块稠油油藏储层属于属高孔、特高渗储层,平面上兴Ⅱ组孔隙度高值区大范围分布,低值区主要位于南部以及东部34-57~30-59井一线;渗透率分布特征与孔隙度基本吻合。     

测井多参数计算和识别火山岩储层裂缝

通过野外观察、岩心描述等手段,对研究区火山岩储层裂缝特征进行了描述。在此基础之上,结合测井曲线响应特征,应用双侧向电阻率差异法判别储层裂缝状态,同时应用成像测井资料确定火山岩储层裂缝宽度、长度、密度及孔隙度等参数。将成像测井与双侧向电阻率差异法判别的裂缝状态进行对比,对比结果表明：成像测井判别裂缝与岩心描述裂缝比较一致,精度较高,能够满足实际要求。     

井楼稠油高温蒸汽吞吐含水饱和度的求取研究

本文以井楼油田稠油岩心实验分析资料为基础,应用岩心刻度测井的方法,建立了稠油储层孔隙度、渗透率和饱和度测井解释模型;通过稠油岩心高温水驱实验,建立了高温蒸汽吞吐下的饱和度解释模型;并根据介电测井、碳氧比测井技术,建立了特殊测井技术下的稠油高温蒸汽吞吐下的饱和度模型。为油田后期编制开发方案、增储上产提供了坚实的物质基础。     

松滋油田复Ⅰ断块红花套组储层参数测井解释模型研究

为获得准确的储量计算参数,针对松滋油田复I断块红花套组储层进行测井评价研究,充分利用取心、录井和各类化验分析资料,结合开发动态资料,采用"岩心刻度测井"原理,通过对储层四性关系的细致研究,建立了适合该区的有效孔隙度、渗透率及含油饱和度的储层参数测井解释模型,并确保了解释精度,为该区块探明储量核算以及进一步开发对策实施奠定了基础。     

富县探区长6储层四性关系研究

通过收集富县探区的录井、岩心、测井、分析化验和试油生产等资料,综合分析相关数据,深入研究富县探区长6储层四性关系。建立了孔隙度、渗透率、含油饱和度的解释模型及岩性、物性、含油性、有效厚度、测井参数等相关下限标准,利用交会图法区分油、水和干层,对研究区以后的新井解释和开发方案设计提供重要依据。     

辽河盆地兴马太古界潜山油藏储层测井评价

辽河盆地兴马太古界潜山储集空间为孔隙裂缝双重孔隙结构的储层,一般砂泥岩测井评价方法不再适用。本文在识别岩性的基础上,利用试油、投产资料建立起了与储层测井相关的识别版图,再与测井裂缝有关识别结果进行结合成像,可对储层进行有效地识别,使精度得到提升;在岩心刻度测井的基础上,采取最优化的方法对有效的孔隙度进行计算,通过变骨架的声波时差来对基质处的孔隙度进行计算,利用压汞资料计算油藏原始含油饱和度,提高了储层参数解释精度。以上研究成果在测井评价及综合地质研究中得到了较好应用。     

利用BP神经网络预测储层参数

利用神经网络确定储层参数:孔隙度和渗透率。本文综合地质、测井、钻井、岩芯分析资料,在岩芯归位、测井数据标准化、归一化后,挑选合适的建模学习样本,利用BP神经网络建立孔隙度和渗透率预测模型,并用误差统计法和叠合图比较法对储层参数预测效果进行评价。     

吴93井区长6油层组储层特征

吴93井区位于陕北斜坡中部,发育一系列由东向西的低幅鼻隆构造,以岩性油藏为主。本文依据研究区测井和岩心分析等资料,分析长6储层成岩作用类型,通过孔隙度、渗透率对比掌握长6储层物性特征,进一步认识影响储层特征的因素,为研究区的油田开发提供一定依据。     

李家岔地区长2油藏测井二次解释及应用

根据李家岔地区长2取芯井岩心照片、测录井等资料,在测井曲线标准化处理、岩心归位及四性关系研究的基础上,编制长2油藏泥质含量、孔隙度、渗透率、饱和度等解释模型,并制定有效厚度下限标准,实施测井二次解释,为储层认识及后期油田开发提供基础。     

鄂尔多斯盆地FX油田长8油组解释方法研究

FX油田长8油组属低孔低渗构造-岩性油藏,储层岩电关系复杂。近年随着油田开发其局部地质特性发生改变,需新的勘探手段和解释方法来寻找油气。根据油田实际测井资料,结合岩心实验数据建立了FX油田长8油组泥质含量解释模型、孔隙度解释模型,利用阵列感应资料与常规测井结合来识别流体特性,建立一套符合地区地质规律的长8低孔渗储层解释方法,提高测井解释符合率,节约勘探成本。     

低渗透储层孔隙度计算与物性下限确定方法探究

S油田是典型的低渗透储层,储层物性较差、非均质性强、孔隙结构复杂,孔隙度精确计算难、物性下限确定难一直是制约该油田测井解释符合率提升的重要因素。针对这种情况,本文充分利用大量岩心薄片分析、常规物性、压汞、试油等资料,多视角探索低渗透储层孔隙度计算及物性下限确定方法,寻找最有效的技术手段,对试油层位有效选择、保障储量上交方面有着重要的意义。     

岩性油藏有效厚度的确定方法

A油田延9储层是一套三角洲平原沉积,储层主要为细砂岩.本次以岩心分析资料,试油试采数据为基础、综合地质、录井、地球物理测井等资料对该地区有效厚度进行研究,来确定适应本区油层特点的岩性、物性、含油性和电性的下限标准孔隙度为15％,渗透率为4.0× 10-3μm2;电性下限电阻率为19 Ω·m;声波时差为252μs/m.有效厚度的起算取0.4 m,致密夹层的起扣厚度取0.2m.通过对储层参数定量解释模型的优化,提高了储层参数计算精度.避免了有效厚度的漏失.