碳酸盐岩储集层测井解释及计算机处理

本文提出了碳酸盐岩剖面上不同孔隙结构地层的判别原则和相应的解释模式,着重阐述了双重孔隙结构储集层的裂缝孔隙度、岩块孔隙度以及裂缝、岩块和混合系统中含水饱和度的定量估计方法。设计出了为实现上述参数定量计算的计算机分析程序,并取得了两口实例井的初步计算成果。     

神经网络技术用于测井解释的评述

对目前测井解释中广泛使用的神经网络技术提出一些粗浅的认识或评价,包括这项技术的目前研究现状,研究趋势和提高方法实用效果的可能途径等,以期今后能提高网络模型的预测能力,从而充分发挥网络技术在测井解释中的应用潜力。     

神经模糊系统的储层参数反演

神经模糊系统,即把神经网络与模糊逻辑结合起来,用神经网络来构造模糊系统,使建立的储层参数反演模型既能处理输入信息,又能嵌入专家的模糊性知识,提高了模型的抗干扰能力和预测精度,同时,也克服了人工神经网络技术的储层参数反演与预测在实际应用中暴露出的一些难点.通过基于神经模糊系统的网络结构、建模步骤及应用的研究,与常规多元线性回归分析、模糊系统建模相比较,获得了较高的储层参数反演预测精度.     

琼东南盆地高压地层声波测井响应特征

以南海油田琼东南盆地ST3 6井的测井资料为依据 ,对高压地层的声波时差测井响应特征进行深入研究。通过等效深度法计算出与测井曲线采样深度对应的地层压力梯度曲线。在此基础上 ,对全井段不同岩性的测井曲线和地层压力梯度进行数据分析 ,研究了声波时差与地层压力梯度之间的关系 ,并结合ST3 6井的岩石结构研究结果和声波测井原理对取得的数据分析结论作出解释。通过测井资料综合解释 ,高压地层声波时差与地层压力梯度之间关系的分析 ,阐述了地层压力对储层解释参数的影响。     

利用地震非线性参数重建声波测井曲线

通过提取井旁地震道的关联维数、最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数及突变次数等非线性特征参数,利用人工神经网络建立与声波测井的非线性映射,从而实现井底以下声波测井曲线的重建和外推。经ＮＨ地区的实际资料模拟预测验证,效果良好。     

南阳双河油田空气渗透率图版研究

本文介绍用常规测井资料研制空气渗透率图版的一项科研实践。通过对研究地区大量岩心分析资料与对应测井数据的相关性研究,并考虑到油田的某些实际情况,确定了以自然伽玛相对值和声波时差为图版研制的基本参数.然后运用“正交筛选法”选取最佳方程,用最小二乘法确定方程中系数,进而构制了渗透率测井解释图版.图版的相关系数达0.9以上,相对误差小于35%,实用表明,效果令人满意。     

自组织特征映射网络在复杂油气层识别图版研制中的应用

自组织特征映射网络是一种非线性方法，主要用于无验知识样本的聚类分析。首先利用该方法对有先验知识的样本进行聚类分析，并将学习样本映射到二维拓扑空间（平面图），然后根据不同类型学习样本在拓朴空间的分布区域确定相应类型的判别界限，在复杂油气层识别图版的研制中，该方法比交会图法具有明显的优势，并在实际应用中取得显著效果。     

测井计算机解释中的自动参数选择问题

本文提出一种利用计算机对测井解释有关中间参数进行自动选取以代替人工选参数的方法。这种方法以常用测井解释基本方程为基础,运用计算机交会图技术,通过严格的统计学处理和反复检验步骤以选出所需参数的最合理值。然后,这些参数可以直接进入分析程序,使测井计算机解释过程连续自动进行。本文主要介绍砂泥岩剖面测井计算机解释中几类中间参数自动选取的方法原理,程序实现和总的计算机工作流程。     

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在钻井过程中，准确求取或预测出井底以下尚未钻遇地层的压力，对实时指导钻井作业具有重要的意义。然而，由于能用于估算井底以下地层压力的可用资料太少，使这项研究具有较大的难度，目前还缺乏有效的方法。本文提出一种利用中途测井资料，结合过井地震数据，通过建立地震与测井信息之间的非线性映射关系，外推井底以下测井曲线，进而预测井底以下地层压力的新的研究思路和方法技术。通过在南海西部地区高温高压海洋钻井的实际应用，取得了良好的效果，外推的测井声波曲线与随后的实测曲线有很好的一致性，压力预测误差小于10％。     

在测井中用一种组合进化神经网络识别油水层

分析了基于进化算法的神经网络,指出基于遗传算法的神经网络具有强的全局搜索能力,基于进化规划的神经网络具有强的局部寻优能力。在此基础上,提出了综合上述两种神经网络优点的组合进化神经网络,并应用于油水层测井解释中,降低了误判率。