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31.
火成岩储层测井评价进展综述 总被引:19,自引:0,他引:19
十多年来,国内外火成岩储层测井评价已从交会图定性分析发展到用岩心分析资料建立裂缝性储层的测井解释模型,半定量、定量评价裂缝。成像测井和核磁测井的纵、横向分辨率高,经过地质刻度,可以较精细地识别岩性和裂缝,在解释火成岩方面有良好的效果。提高岩性识别准确率,识别复杂火成岩储层和孔隙流体,以及综合评价火成岩储层裂缝、饱和度等参数,仍然是火成岩储层测井评价所面临的难题。加强岩石物理基础实验,研究火成岩储层导电机理,系统研究火成岩储层测井评价理论,推广测井新技术在火成岩中的应用,建立统一的测井评价方法,将成为火成岩储层测井评价的发展趋势。 相似文献
32.
利用谱分解技术进行薄储层预测 总被引:35,自引:0,他引:35
采用短时窗离散傅里叶变换的频谱分解技术,实现了在频率域内通过调谐振幅的成像特征来研究储层横向变化规律的目标,最大限度地挖掘了地震资料主频至高频端的地震分辨能力。本文介绍了谱分解技术的基本原理、谱分解数据体的类型及其解释方法,充分利用谱分解得到的一系列单一频率的调谐振幅数据体研究辽河盆地东部凹陷西斜坡铁匠炉地区近源沉积砂砾岩储层,查清了该套储层沉积相带的平面分布和有效储层横向展布特征,预测结果已被钻井所证实。 相似文献
33.
韩城矿区煤层生储气条件研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对煤有机质丰度、有机质类型及有机质成熟等参数的分析,得出韩城矿区煤层属良好的气源岩,其生气能力应属高生型。在储气性方面,从煤层孔隙的发育类型、孔径大小、孔隙度、比表面积和吸附性等参数分析结果看,均是3^#煤层储层参数优于11^#煤层,1l^#煤层优于2^#煤层。各煤层的储气娄型分别是3^#煤层为中等型、1l^#与2^#煤层为中等偏低型。 相似文献
34.
地震道波形分类方法在储层预测中的应用——以二连盆地白音查干凹陷为例 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,用地震属性进行储层预测的方法大体可分为单一参数线性预测法和多参数综合分析法两大类.近年来,多参数的人工神经网络储层预测技术应用较多,但是需要选择合适的样本,并准确提取对砂体厚度反映灵敏的地震属性参数[1].在地质条件复杂的地区,由于储层厚度和岩性在横向上的变化会引起其地震反射特征发生较大变化,因而训练样本非常复杂,网络训练也难以收敛. 相似文献
35.
储层敏感性快速预测软件在大港油田的研究与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
在储层特征分析,室内实验,机理研究的基础上,利用人工神经BP网络建立预测模型,并编制了预测储层5种敏感性的软件,该软件受人为因素干扰小,所需参数少,准确度高,综合符合率大于80%现场应用结果表明,该技术能为制定保护油气层技术措施提供较可靠的依据,能提高油田滚动开发效益,改善老油田的开发效果,该软件对BP算法进行了改进,(1)从两方面入手使网络摆脱平坦区,一是对输入数据进行归一化处理,使O1的取值在[0,1]之间,二是一旦网络陷入平坦区域,局部极小,使连接权值Wkj,Wji和阈值Qk,Qj同时缩小一个因子,λ>1,可使Ok(1-Ok)脱离零值,离开平坦区;(2)加速收敛,方法有自动调整学习因子,添加动量项以及对权值进行批处理,用BP算法预测储层潜在敏感性,首先应确定影响储层敏感性的主要因素,然后根据这些因素有针对性地收集有关资料并进行处理,再根据敏感性预测的要求,设计相应的网络结构进行训练,最后对训练好的网络进行.检验。 相似文献
36.
柴达木盆地油泉子油田储层构造裂缝定量预测 总被引:2,自引:0,他引:2
油泉子油田油藏类型属构造裂缝型,储层的分布主要受裂缝发育程度的控制,因此,储层构造裂缝的预测有着特别重要的意义。通过有限元数值模拟,包括裂缝形成时期的确定,古差应力值大小估算,最大主应力方向的确定,地质模型,力学模型,计算模型的建立以及裂缝的模拟计算,最终绘制出裂缝破裂率及裂缝方位分布图,通过分析,预测结果;裂缝方位为NNE,NW向,与测井识别和岩心剩磁定向基本吻合,裂缝预测方位平面和纵向上变化较小;沿构造转折部(背斜轴部)裂缝较发育,在构造的两翼裂缝发育较差,与岩心,井史资料描述裂缝分布一致;各层裂缝发育在纵向上交错分布并相互重叠,但总体上发育区相似,只是发育区大小各不相同。 相似文献
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38.
39.
40.
纵横波测井资料在储层评价中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
将弹性波基础理论,Gasman理论,Biot理论和实验研究结果相结合,探讨了沉积岩地层中速度和弹性模量,弹性模量和孔隙度,剪切模量和孔隙度,速度和孔隙度,孔隙度和Biot系数之间的关系,利用从各种声学测井资料中提取出的P波和S波时差(或速度)定量评价地层孔隙度和骨架物质,辅以泥质指示测井曲线,可以计算地层孔隙度,饱和度,岩性等参数,在M,Krief方法的基础上,采用优化算法寻求适合于任何岩性地层的孔隙度与Biot系数之间的关系式,提高了Biot系数的计算精度,该评价方法有坚实的实验基础和理论基础,评价结果与实验室岩心分析数据吻合。 相似文献